tensorflow::ops::Conv2D

#include <nn_ops.h>

Calcula uma convolução 2D a partir de tensores input e filter 4D.

Resumo

Dado um tensor de entrada com formato [batch, in_height, in_width, in_channels] e um tensor de filtro/kernel com formato [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] , esta operação realiza o seguinte:

  1. Transforma o filtro em uma matriz 2D com formato [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels] .
  2. Extrai patches de imagem do tensor de entrada para formar um tensor virtual de formato [batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels] .
  3. Para cada patch, multiplica à direita a matriz do filtro e o vetor do patch da imagem.

Em detalhe, com o formato NHWC padrão,

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]

Deve ter strides[0] = strides[3] = 1 . Para o caso mais comum de strides horizontais e de vértices iguais, strides = [1, stride, stride, 1] .

Argumentos:

  • escopo: Um objeto de escopo
  • Entrada: Um tensor de 4 dimensões. A ordem das dimensões é interpretada de acordo com o valor de data_format , veja detalhes abaixo.
  • filtro: Um tensor 4-D de formato [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
  • strides: tensor unidimensional de comprimento 4. O passo da janela deslizante para cada dimensão da input . A ordem das dimensões é determinada pelo valor de data_format ; veja detalhes abaixo.
  • Preenchimento: O tipo de algoritmo de preenchimento a ser usado.

Atributos opcionais (ver Attrs ):

  • explicit_paddings: Se padding for "EXPLICIT" , a lista de valores de preenchimento explícito. Para a i-ésima dimensão, a quantidade de preenchimento inserida antes e depois da dimensão é explicit_paddings[2 * i] e explicit_paddings[2 * i + 1] , respectivamente. Se padding não for "EXPLICIT" , explicit_paddings deve estar vazio.
  • data_format: Especifica o formato dos dados de entrada e saída. Com o formato padrão "NHWC", os dados são armazenados na seguinte ordem: [lote, altura, largura, canais]. Alternativamente, o formato pode ser "NCHW", com a seguinte ordem de armazenamento: [lote, canais, altura, largura].
  • dilatações: tensor unidimensional de comprimento 4. O fator de dilatação para cada dimensão da input . Se definido como k > 1, haverá k-1 células ignoradas entre cada elemento do filtro nessa dimensão. A ordem das dimensões é determinada pelo valor de data_format ; veja detalhes acima. As dilatações nas dimensões batch e depth devem ser 1.

Devoluções:

  • Output : Um tensor quadridimensional. A ordem das dimensões é determinada pelo valor de data_format , veja detalhes abaixo.

Construtores e Destrutores

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)

Atributos públicos

operation
output

Funções públicas

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

Funções estáticas públicas

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

Estruturas

tensorflow:: ops:: Conv2D:: Attrs

Definidores de atributos opcionais para Conv2D .

Atributos públicos

operação 

Operation operation

saída 

::tensorflow::Output output

Funções públicas

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
)

nó 

::tensorflow::Node * node() const

operador::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operador::tensorflow::Saída 

 operator::tensorflow::Output() const

Funções estáticas públicas

Formato de dados 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Dilatações 

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

Acolchoamentos explícitos 

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

UseCudnnOnGpu 

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)