tensorflow::ops::Conv2D

#include <nn_ops.h>

Вычисляет двумерную свертку, используя четырехмерные input и тензоры filter .

Краткое содержание

При наличии входного тензора формы [batch, in_height, in_width, in_channels] и тензора фильтра/ядра формы [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] данная операция выполняет следующее:

  1. Преобразует фильтр в двумерную матрицу с формой [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels] .
  2. Извлекает фрагменты изображения из входного тензора для формирования виртуального тензора формы [batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels] .
  3. Для каждого фрагмента изображения производится умножение матрицы фильтра и вектора фрагмента изображения справа.

Подробнее, при использовании стандартного формата NHWC,

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]

Должно быть strides[0] = strides[3] = 1 В наиболее распространенном случае одинаковых горизонтальных и вершинных шагов strides = [1, stride, stride, 1] .

Аргументы:

  • scope: Объект Scope
  • Входные данные: 4-мерный тензор. Порядок размерностей интерпретируется в соответствии со значением параметра data_format , подробности см. ниже.
  • filter: Четырехмерный тензор формы [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
  • strides: одномерный тензор длиной 4. Шаг скользящего окна для каждого измерения input . Порядок измерений определяется значением data_format , подробности см. ниже.
  • Заполнение: Тип используемого алгоритма заполнения.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs ):

  • explicit_paddings: Если padding равно "EXPLICIT" , то список значений явного заполнения. Для i-го измерения количество заполнения, вставленного до и после измерения, равно explicit_paddings[2 * i] и explicit_paddings[2 * i + 1] соответственно. Если padding не равно "EXPLICIT" , explicit_paddings должно быть пустым.
  • data_format: Укажите формат входных и выходных данных. При формате по умолчанию "NHWC" данные хранятся в следующем порядке: [пакет, высота, ширина, каналы]. В качестве альтернативы можно использовать формат "NCHW", порядок хранения данных: [пакет, каналы, высота, ширина].
  • Расширение: одномерный тензор длиной 4. Коэффициент расширения для каждого измерения input . Если установлено значение k > 1, между каждым элементом фильтра в этом измерении будет пропущено k-1 ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format , подробности см. выше. Расширение в измерениях пакета и глубины должно быть равно 1.

Возвращает:

  • Output : 4-мерный тензор. Порядок размерностей определяется значением параметра data_format , подробности см. ниже.

Конструкторы и Деструкторы

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)

Общедоступные атрибуты

operation
output

Общественные функции

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

Открытые статические функции

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

Структуры

tensorflow::ops::Conv2D::Attrs

Дополнительные параметры установки атрибутов для Conv2D .

Общедоступные атрибуты

операция 

Operation operation

выход 

::tensorflow::Output output

Общественные функции

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
)

узел 

::tensorflow::Node * node() const

оператор::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

оператор::tensorflow::Output 

 operator::tensorflow::Output() const

Открытые статические функции

Формат данных 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Расширения 

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

ExplicitPaddings 

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

UseCudnnOnGpu 

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)