tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNative

#include <nn_ops.h>

Calcula una convolución en profundidad bidimensional a partir de tensores input y filter de cuatro dimensiones.

Resumen

Dado un tensor de entrada con forma [batch, in_height, in_width, in_channels] y un tensor de filtro/núcleo con forma [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier] , que contiene in_channels filtros convolucionales de profundidad 1, depthwise_conv2d aplica un filtro diferente a cada canal de entrada (expandiéndose de 1 canal a channel_multiplier canales para cada uno), y luego concatena los resultados. Por lo tanto, la salida tiene in_channels * channel_multiplier canales. 

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]

Debe tener strides[0] = strides[3] = 1 Para el caso más común de los mismos strides horizontales y de vértices, strides = [1, stride, stride, 1] .

Argumentos:

  • ámbito: Un objeto de ámbito
  • pasos: 1-D de longitud 4. El paso de la ventana deslizante para cada dimensión de input .
  • relleno: El tipo de algoritmo de relleno que se utilizará.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

  • data_format: Especifique el formato de los datos de entrada y salida. Con el formato predeterminado "NHWC", los datos se almacenan en el siguiente orden: [lote, altura, anchura, canales]. Alternativamente, el formato podría ser "NCHW", con el siguiente orden de almacenamiento: [lote, canales, altura, anchura].
  • Dilataciones: tensor unidimensional de longitud 4. Factor de dilatación para cada dimensión de input . Si se establece en k > 1, se omitirán k-1 celdas entre cada elemento de filtro en esa dimensión. El orden de las dimensiones viene determinado por el valor de data_format ; consulte más arriba para obtener más detalles. Las dilataciones en las dimensiones de lote y profundidad deben ser 1.

Devoluciones:

  • Output : El tensor de salida.

Constructores y destructores

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)

Atributos públicos

operation
output

Funciones públicas

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

funciones estáticas públicas

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

Estructuras

tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNative:: Attrs

Configuradores de atributos opcionales para DepthwiseConv2dNative .

Atributos públicos

operación 

Operation operation

producción 

::tensorflow::Output output

Funciones públicas

Conv2d profundo nativo 

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

Conv2d profundo nativo 

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

nodo 

::tensorflow::Node * node() const

operador::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operador::tensorflow::Salida 

 operator::tensorflow::Output() const

funciones estáticas públicas

Formato de datos 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Dilataciones 

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

Relleno explícito 

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