tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNative

#include <nn_ops.h>

Oblicza dwuwymiarowy splot w głąb, biorąc pod uwagę czterowymiarowe input i tensory filter .

Streszczenie

Biorąc pod uwagę tensor wejściowy o kształcie [batch, in_height, in_width, in_channels] oraz tensor filtra/jądra o kształcie [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier] , zawierający filtry splotowe in_channels o głębokości 1, depthwise_conv2d stosuje inny filtr do każdego kanału wejściowego (rozszerzając z 1 kanału do channel_multiplier channels dla każdego), a następnie łączy wyniki. W ten sposób wynik ma in_channels * channel_multiplier channels. 

for k in 0..in_channels-1
  for q in 0..channel_multiplier-1
    output[b, i, j, k * channel_multiplier + q] =
      sum_{di, dj} input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, k] *
                        filter[di, dj, k, q]

Musi być strides[0] = strides[3] = 1 . W najczęstszym przypadku tych samych kroków poziomych i wierzchołkowych, strides = [1, stride, stride, 1] .

Argumenty:

  • zakres: obiekt zakresu
  • kroki: 1-D o długości 4. Krok okna przesuwnego dla każdego wymiaru danych input .
  • padding: Typ algorytmu wypełniania, który ma zostać użyty.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

  • data_format: Określ format danych wejściowych i wyjściowych. W domyślnym formacie „NHWC” dane są przechowywane w kolejności: [partia, wysokość, szerokość, kanały]. Alternatywnie, format może być „NCHW”, czyli w kolejności przechowywania danych: [partia, kanały, wysokość, szerokość].
  • Dylatacje: jednowymiarowy tensor o długości 4. Współczynnik dylatacji dla każdego wymiaru danych input . Jeśli ustawione na k > 1, między każdym elementem filtru w tym wymiarze będzie k-1 pominiętych komórek. Kolejność wymiarów jest określana przez wartość data_format , szczegóły powyżej. Dylatacje w wymiarach wsadowych i głębokości muszą wynosić 1.

Zwroty:

Konstruktory i destruktory

DepthwiseConv2dNative (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding)
DepthwiseConv2dNative (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const DepthwiseConv2dNative::Attrs & attrs)

Atrybuty publiczne

operation
output

Funkcje publiczne

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

Publiczne funkcje statyczne

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

Struktury

tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNative:: Attrs

Opcjonalne settery atrybutów dla DepthwiseConv2dNative .

Atrybuty publiczne

działanie 

Operation operation

wyjście 

::tensorflow::Output output

Funkcje publiczne

DepthwiseConv2dNative 

 DepthwiseConv2dNative(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

DepthwiseConv2dNative 

 DepthwiseConv2dNative(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const DepthwiseConv2dNative::Attrs & attrs
)

węzeł 

::tensorflow::Node * node() const

operator::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Output 

 operator::tensorflow::Output() const

Publiczne funkcje statyczne

Format danych 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Rozszerzenia 

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