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fluxo tensor:: ops:: FusedPadConv2D
#include <nn_ops.h> Executa um preenchimento como pré-processo durante uma convolução.
Resumo
Semelhante a FusedResizeAndPadConv2d, esta operação permite uma implementação otimizada onde o estágio de transformação de preenchimento espacial é fundido com a pesquisa im2col, mas neste caso sem a filtragem bilinear necessária para redimensionar. A fusão do preenchimento evita a necessidade de escrever os resultados intermediários como tensores inteiros, reduzindo a pressão da memória, e podemos obter alguns ganhos de latência mesclando os cálculos de transformação. O atributo data_format para Conv2D não é suportado por esta operação e a ordem 'NHWC' é usada em seu lugar. Internamente, esta operação usa um único buffer de rascunho por gráfico, o que significa que será bloqueado se várias versões estiverem sendo executadas em paralelo. Isso ocorre porque esse operador é principalmente uma otimização para minimizar o uso de memória.
Argumentos:
- escopo: um objeto Escopo
- entrada: 4-D com forma
[batch, in_height, in_width, in_channels] . - preenchimentos: uma matriz de duas colunas especificando os tamanhos de preenchimento. O número de linhas deve ser igual à classificação de
input . - filtro: 4-D com forma
[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] . - passadas: 1-D de comprimento 4. A passada da janela deslizante para cada dimensão de
input . Deve estar na mesma ordem que a dimensão especificada com formato. - preenchimento: O tipo de algoritmo de preenchimento a ser usado.
Retorna:
Atributos públicos
Funções públicas
nó
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operador::tensorflow::Saída
operator::tensorflow::Output() const
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Última atualização 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Última atualização 2025-07-27 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::FusedPadConv2D Class Reference\n\ntensorflow::ops::FusedPadConv2D\n===============================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nPerforms a padding as a preprocess during a convolution.\n\nSummary\n-------\n\nSimilar to FusedResizeAndPadConv2d, this op allows for an optimized implementation where the spatial padding transformation stage is fused with the im2col lookup, but in this case without the bilinear filtering required for resizing. Fusing the padding prevents the need to write out the intermediate results as whole tensors, reducing memory pressure, and we can get some latency gains by merging the transformation calculations. The data_format attribute for [Conv2D](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/conv2-d#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv2_d) isn't supported by this op, and 'NHWC' order is used instead. Internally this op uses a single per-graph scratch buffer, which means that it will block if multiple versions are being run in parallel. This is because this operator is primarily an optimization to minimize memory usage.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: 4-D with shape `[batch, in_height, in_width, in_channels]`.\n- paddings: A two-column matrix specifying the padding sizes. The number of rows must be the same as the rank of `input`.\n- filter: 4-D with shape `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`.\n- strides: 1-D of length 4. The stride of the sliding window for each dimension of `input`. Must be in the same order as the dimension specified with format.\n- padding: The type of padding algorithm to use.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The output tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [FusedPadConv2D](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_pad_conv2_d_1a29433f179ebfe80f5713baf602db0fb2)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` paddings, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` filter, StringPiece mode, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides, StringPiece padding)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_pad_conv2_d_1a74eadb05eed0b4ac42f88868b346c2c9) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_pad_conv2_d_1a9b745852fc93e6ac7cad86ed8d30355d) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_pad_conv2_d_1a834a7fdc26dccf20c023a8a8f52aa70c)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_pad_conv2_d_1a041ca6414035fd6c7c4526905e111b55)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_pad_conv2_d_1ab21cc1c1b746da897e2ee793cb9320a4)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### FusedPadConv2D\n\n```gdscript\n FusedPadConv2D(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input paddings,\n ::tensorflow::Input filter,\n StringPiece mode,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides,\n StringPiece padding\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
