tensorflow::ops::Conv2D

#include <nn_ops.h>

Verilen 4 boyutlu input ve filter tensörleri için 2 boyutlu bir evrişim hesaplar.

Özet

[batch, in_height, in_width, in_channels] şeklinde bir giriş tensörü ve [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] şeklinde bir filtre/çekirdek tensörü verildiğinde, bu işlem aşağıdakileri gerçekleştirir:

  1. Filtreyi [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels] şeklinde 2 boyutlu bir matrise dönüştürür.
  2. Giriş tensöründen görüntü yamalarını çıkararak [batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels] şeklinde sanal bir tensör oluşturur.
  3. Her bir yama için, filtre matrisini ve görüntü yama vektörünü sağdan çarpar.

Ayrıntılı olarak, varsayılan NHWC formatıyla,

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]

strides[0] = strides[3] = 1 olmalıdır. Yatay ve köşe adımlarının aynı olduğu en yaygın durumda, strides = [1, stride, stride, 1] .

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • Giriş: 4 boyutlu bir tensör. Boyut sırası, data_format değerine göre yorumlanır; ayrıntılar için aşağıya bakınız.
  • Filtre: [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] şeklinde 4 boyutlu bir tensör.
  • Adımlar: 4 uzunluğunda 1 boyutlu tensör. input her boyutu için kayan pencerenin adımı. Boyut sırası, data_format değerine göre belirlenir, ayrıntılar için aşağıya bakın.
  • dolgu: Kullanılacak dolgu algoritmasının türü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • explicit_paddings: Eğer padding "EXPLICIT" ise, açık dolgu miktarlarının listesi. i. boyut için, boyutun öncesine ve sonrasına eklenen dolgu miktarı sırasıyla explicit_paddings[2 * i] ve explicit_paddings[2 * i + 1] dir. Eğer padding "EXPLICIT" değilse, explicit_paddings boş olmalıdır.
  • data_format: Giriş ve çıkış verilerinin veri biçimini belirtin. Varsayılan "NHWC" biçimiyle veriler şu sırayla saklanır: [parti, yükseklik, genişlik, kanallar]. Alternatif olarak, biçim "NCHW" olabilir; bu durumda veri saklama sırası şu şekildedir: [parti, kanallar, yükseklik, genişlik].
  • Genişletmeler: 4 uzunluğunda 1 boyutlu tensör. input her boyutu için genişletme faktörü. k > 1 olarak ayarlanırsa, o boyuttaki her filtre elemanı arasında k-1 hücre atlanacaktır. Boyut sırası, data_format değerine göre belirlenir, ayrıntılar için yukarıya bakın. Toplu işlem ve derinlik boyutlarındaki genişletmeler 1 olmalıdır.

İadeler:

  • Output : 4 boyutlu bir tensör. Boyut sırası, data_format değerine göre belirlenir; ayrıntılar için aşağıya bakınız.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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)

Genel özellikler

operation
output

Kamusal işlevler

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

Herkese açık statik fonksiyonlar

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

Yapılar

tensorflow::ops::Conv2D::Attrs

Conv2D için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcıları.

Genel özellikler

operasyon 

Operation operation

çıktı 

::tensorflow::Output output

Kamusal işlevler

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
)

düğüm 

::tensorflow::Node * node() const

operatör::tensorflow::Giriş 

 operator::tensorflow::Input() const

operatör::tensorflow::Çıktı 

 operator::tensorflow::Output() const

Herkese açık statik fonksiyonlar

Veri Biçimi 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Genişlemeler 

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

Açık Dolgular 

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

UseCudnnOnGpu 

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)