tensorflow :: ops :: DepthwiseConv2dNative
#include <nn_ops.h>
Calcula uma convolução de profundidade 2-D dada input
4-D e tensores de filter
.
Resumo
Dado um tensor de entrada de forma [batch, in_height, in_width, in_channels]
e um tensor de filtro / kernel de forma [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier]
, contendo filtros convolucionais in_channels
de profundidade 1, depthwise_conv2d
aplica um filtro diferente a cada canal de entrada (expandindo de 1 canal para canais channel_multiplier
para cada um) e, em seguida, concatena os resultados juntos. Portanto, a saída tem canais in_channels * channel_multiplier
.
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]
Deve haver strides[0] = strides[3] = 1
. Para o caso mais comum dos mesmos passos horizontais e vértices, strides = [1, stride, stride, 1]
Argumentos:
- escopo: um objeto Scope
- passadas: 1-D de comprimento 4. A passada da janela deslizante para cada dimensão de
input
. - preenchimento: o tipo de algoritmo de preenchimento a ser usado.
Atributos opcionais (consulte Attrs
):
- data_format: especifique o formato dos dados de entrada e saída. Com o formato padrão "NHWC", os dados são armazenados na ordem de: [lote, altura, largura, canais]. Alternativamente, o formato pode ser "NCHW", a ordem de armazenamento de dados de: [lote, canais, altura, largura].
- dilatações: tensor 1-D de comprimento 4. O fator de dilatação para cada dimensão de
input
. Se definido como k> 1, haverá k-1 células ignoradas entre cada elemento de filtro nessa dimensão. A ordem da dimensão é determinada pelo valor dedata_format
, consulte acima para obter detalhes. As dilatações nas dimensões do lote e da profundidade devem ser 1.
Retorna:
-
Output
: o tensor de saída.
Construtores e Destruidores | |
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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 | |
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operation | |
output |
Funções públicas | |
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node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Funções estáticas públicas | |
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DataFormat (StringPiece x) | |
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x) |
Structs | |
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Atributos públicos
Operação
Operation operation
resultado
::tensorflow::Output output
Funções públicas
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 )
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 )
ExplicitPaddings
Attrs ExplicitPaddings( const gtl::ArraySlice< int > & x )