tensorflow:: ops:: Conv2D

#include <nn_ops.h>

৪-মাত্রিক input এবং filter টেনসর দেওয়া থাকলে একটি ২-মাত্রিক কনভোলিউশন গণনা করে।

সারসংক্ষেপ

[batch, in_height, in_width, in_channels] আকারের একটি ইনপুট টেনসর এবং [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] আকারের একটি ফিল্টার / কার্নেল টেনসর দেওয়া থাকলে, এই অপটি নিম্নলিখিত কাজগুলো সম্পাদন করে:

  1. ফিল্টারটিকে [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels] আকারের একটি দ্বি-মাত্রিক ম্যাট্রিক্সে পরিণত করে।
  2. ইনপুট টেনসর থেকে ইমেজ প্যাচগুলো নিষ্কাশন করে [batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels] আকারের একটি ভার্চুয়াল টেনসর গঠন করে।
  3. প্রতিটি প্যাচের জন্য, ফিল্টার ম্যাট্রিক্স এবং ইমেজ প্যাচ ভেক্টরকে ডান-গুণ করা হয়।

বিস্তারিতভাবে, ডিফল্ট NHWC ফরম্যাট অনুযায়ী,

output[b, i, j, k] =
    sum_{di, dj, q} input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, q] *
                    filter[di, dj, q, k]

অবশ্যই strides[0] = strides[3] = 1 হতে হবে। একই অনুভূমিক এবং শীর্ষবিন্দুর স্ট্রাইডের সবচেয়ে সাধারণ ক্ষেত্রে, strides = [1, stride, stride, 1] ।

যুক্তি:

  • স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
  • ইনপুট: একটি ৪-মাত্রিক টেনসর। data_format এর মান অনুযায়ী ডাইমেনশনের ক্রম ব্যাখ্যা করা হয়, বিস্তারিত জানতে নিচে দেখুন।
  • ফিল্টার: [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] আকারের একটি ৪-মাত্রিক টেনসর।
  • স্ট্রাইডস: ৪ দৈর্ঘ্যের একটি ১-ডি টেনসর। এটি input প্রতিটি ডাইমেনশনের জন্য স্লাইডিং উইন্ডোর স্ট্রাইড। ডাইমেনশনের ক্রম data_format এর মান দ্বারা নির্ধারিত হয়, বিস্তারিত জানতে নিচে দেখুন।
  • প্যাডিং: কোন ধরনের প্যাডিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হবে।

ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউটসমূহ (দেখুন Attrs ):

  • explicit_paddings: যদি padding "EXPLICIT" হয়, তাহলে সুস্পষ্ট প্যাডিং পরিমাণের তালিকা। i-তম ডাইমেনশনের জন্য, ডাইমেনশনের আগে এবং পরে যোগ করা প্যাডিংয়ের পরিমাণ হলো যথাক্রমে explicit_paddings[2 * i] এবং explicit_paddings[2 * i + 1] যদি padding "EXPLICIT" না হয়, তাহলে explicit_paddings অবশ্যই খালি থাকতে হবে।
  • ডেটা_ফরম্যাট: ইনপুট এবং আউটপুট ডেটার ফরম্যাট নির্দিষ্ট করুন। ডিফল্ট ফরম্যাট "NHWC"-তে, ডেটা এই ক্রমে সংরক্ষিত হয়: [ব্যাচ, উচ্চতা, প্রস্থ, চ্যানেল]। বিকল্পভাবে, ফরম্যাটটি "NCHW" হতে পারে, যেখানে ডেটা সংরক্ষণের ক্রম হলো: [ব্যাচ, চ্যানেল, উচ্চতা, প্রস্থ]।
  • ডাইলেশন: ৪ দৈর্ঘ্যের একটি ১-ডি টেনসর। এটি input প্রতিটি ডাইমেনশনের জন্য ডাইলেশন ফ্যাক্টর। যদি এর মান k > 1 সেট করা হয়, তাহলে সেই ডাইমেনশনের প্রতিটি ফিল্টার এলিমেন্টের মধ্যে k-1 টি সেল বাদ দেওয়া হবে। ডাইমেনশনের ক্রম data_format এর মান দ্বারা নির্ধারিত হয়, বিস্তারিত জানতে উপরে দেখুন। ব্যাচ এবং ডেপথ ডাইমেনশনে ডাইলেশন অবশ্যই ১ হতে হবে।

ফেরত:

  • Output : একটি ৪-মাত্রিক টেনসর। মাত্রাগুলোর ক্রম data_format এর মান দ্বারা নির্ধারিত হয়, বিস্তারিত জানতে নিচে দেখুন।

নির্মাতা এবং ধ্বংসকারী

Conv2D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding)
Conv2D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const Conv2D::Attrs & attrs)

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

operation
output

জনসাধারণের কার্যাবলী

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

DataFormat (StringPiece x)
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)
UseCudnnOnGpu (bool x)

কাঠামো

tensorflow:: ops:: Conv2D:: Attrs

Conv2D-এর জন্য ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউট সেটার।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

অপারেশন 

Operation operation

আউটপুট 

::tensorflow::Output output

জনসাধারণের কার্যাবলী

Conv2D 

 Conv2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

Conv2D 

 Conv2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv2D::Attrs & attrs
)

নোড 

::tensorflow::Node * node() const

অপারেটর::টেনসরফ্লো::ইনপুট 

 operator::tensorflow::Input() const

অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট 

 operator::tensorflow::Output() const

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

ডেটা ফরম্যাট 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

প্রসারণ 

Attrs Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

সুস্পষ্ট প্যাডিং 

Attrs ExplicitPaddings(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

UseCudnnOnGpu 

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)