Calcula una convolución 2-D dados los tensores de "entrada" y "filtro" 4-D.
Dado un tensor de entrada de forma `[batch, in_height, in_width, in_channels]` y un tensor de filtro/núcleo de forma `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`, esta operación realiza lo siguiente:
1. Aplana el filtro a una matriz 2-D con la forma `[altura_filtro * ancho_filtro * canales_in, canales_salida]`. 2. Extrae parches de imagen del tensor de entrada para formar un tensor virtual de forma `[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels]`. 3. Para cada parche, multiplique por la derecha la matriz de filtro y el vector del parche de imagen.
En detalle, con el formato NHWC predeterminado,
salida[b, i, j, k] = suma_{di, dj, q} entrada[b, zancadas[1] * i + di, zancadas[2] * j + dj, q] * filtro[di, dj, q,k]
Debe tener `zancadas[0] = zancadas[3] = 1`. Para el caso más común de las mismas zancadas horizontales y de vértices, `zancadas = [1, zancada, zancada, 1]`.
Clases anidadas
| clase | Opciones de conversión 2d | Atributos opcionales para Conv2d | |
Constantes
| Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. |
Métodos públicos
| Salida <T> | como salida () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
| estático <T extiende TNumber > Conv2d <T> | crear (alcance del alcance , entrada del operando <T>, filtro del operando <T>, lista de pasos <largos>, relleno de cadena, opciones ... ) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación Conv2d. |
| Opciones Conv2d estáticas | formato de datos (formato de datos de cadena) |
| Opciones Conv2d estáticas | dilataciones (List<Long> dilataciones) |
| Opciones Conv2d estáticas | explícitoPaddings (Lista<Long> explícitoPaddings) |
| Salida <T> | producción () Un tensor 4-D. |
| Opciones Conv2d estáticas | useCudnnOnGpu (uso booleanoCudnnOnGpu) |
Métodos heredados
| booleano | es igual (Objeto arg0) |
| Clase final<?> | obtenerclase () |
| En t | código hash () |
| vacío final | notificar () |
| vacío final | notificar a todos () |
| Cadena | Encadenar () |
| vacío final | esperar (arg0 largo, int arg1) |
| vacío final | espera (largo arg0) |
| vacío final | esperar () |
| entorno de ejecución abstracto | entorno () Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación. |
| operación abstracta |
| Salida abstracta <T> | como salida () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
| resumen T | como Tensor () Devuelve el tensor en este operando. |
| forma abstracta | |
| clase abstracta<T> | tipo () Devuelve el tipo de tensor de este operando. |
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
Salida pública <T> como Salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
creación pública estática de Conv2d <T> (alcance del alcance , entrada del operando <T>, filtro del operando <T>, lista de pasos <largos>, relleno de cadena, opciones... )
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación Conv2d.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| aporte | Un tensor 4-D. El orden de las dimensiones se interpreta de acuerdo con el valor de `data_format`; consulte los detalles a continuación. |
| filtrar | Un tensor 4-D de forma `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]` |
| zancadas | Tensor 1-D de longitud 4. El paso de la ventana deslizante para cada dimensión de "entrada". El orden de las dimensiones está determinado por el valor de `data_format`; consulte los detalles a continuación. |
| relleno | El tipo de algoritmo de relleno que se utilizará. |
| opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de Conv2d
público estático Conv2d.Options dataFormat (Formato de datos de cadena)
Parámetros
| formato de datos | Especifique el formato de datos de los datos de entrada y salida. Con el formato predeterminado "NHWC", los datos se almacenan en el orden de: [lote, alto, ancho, canales]. Alternativamente, el formato podría ser "NCHW", el orden de almacenamiento de datos de: [lote, canales, alto, ancho]. |
|---|
dilataciones públicas estáticas Conv2d.Options (List<Long> dilataciones)
Parámetros
| dilataciones | Tensor 1-D de longitud 4. El factor de dilatación para cada dimensión de "entrada". Si se establece en k > 1, se omitirán k-1 celdas entre cada elemento de filtro en esa dimensión. El orden de las dimensiones está 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. |
|---|
pública estática Conv2d.Options explicitPaddings (List<Long> explicitPaddings)
Parámetros
| explícitoPaddings | Si `padding` es `"EXPLICIT"`, la lista de cantidades de relleno explícito. Para la i-ésima dimensión, la cantidad de relleno insertado antes y después de la dimensión es `explicit_paddings[2 * i]` y `explicit_paddings[2 * i + 1]`, respectivamente. Si `padding` no es `"EXPLICIT"`, `explicit_paddings` debe estar vacío. |
|---|
Salida pública <T> salida ()
Un tensor 4-D. El orden de las dimensiones está determinado por el valor de `data_format`; consulte los detalles a continuación.