4-डी 'इनपुट' और 'फ़िल्टर' टेंसर दिए गए 2-डी कनवल्शन की गणना करता है।
`[बैच, इन_हाइट, इन_विड्थ, इन_चैनल्स]` आकार का एक इनपुट टेंसर और `[फ़िल्टर_हाइट, फ़िल्टर_विड्थ, इन_चैनल्स, आउट_चैनल्स]` आकार का एक फिल्टर/कर्नेल टेंसर दिया गया है, यह ऑप निम्नलिखित कार्य करता है:
1. फ़िल्टर को `[फ़िल्टर_हाइट * फ़िल्टर_विड्थ * इन_चैनल्स, आउटपुट_चैनल्स]` आकार के साथ 2-डी मैट्रिक्स में समतल करता है। 2. `[बैच, आउट_हाइट, आउट_विड्थ, फिल्टर_हाइट * फिल्टर_विड्थ * इन_चैनल्स]` आकार का वर्चुअल टेंसर बनाने के लिए इनपुट टेंसर से छवि पैच निकालता है। 3. प्रत्येक पैच के लिए, फ़िल्टर मैट्रिक्स और छवि पैच वेक्टर को दाएँ-गुणा करें।
विस्तार से, डिफ़ॉल्ट NHWC प्रारूप के साथ,
आउटपुट[बी, आई, जे, के] = sum_{di, dj, q} इनपुट[बी, स्ट्राइड्स[1] * i + di, स्ट्राइड्स[2] * j + dj, q] * फ़िल्टर[di, dj, क्यू, के]
`स्ट्राइड्स[0] = स्ट्राइड्स[3] = 1` होना चाहिए। समान क्षैतिज और शीर्ष स्ट्राइड के सबसे सामान्य मामले के लिए, `स्ट्राइड = [1, स्ट्राइड, स्ट्राइड, 1]`।
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | Conv2d.विकल्प | Conv2d के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <T TNumber > Conv2d <T> बढ़ाता है | |
| स्थैतिक Conv2d.विकल्प | डेटाफ़ॉर्मेट (स्ट्रिंग डेटाफ़ॉर्मेट) |
| स्थैतिक Conv2d.विकल्प | फैलाव (सूची<लंबा> फैलाव) |
| स्थैतिक Conv2d.विकल्प | स्पष्टपैडिंग्स (सूची<लंबी> स्पष्टपैडिंग्स) |
| आउटपुट <T> | आउटपुट () एक 4-डी टेंसर। |
| स्थैतिक Conv2d.विकल्प | यूज़CudnnOnGpu (बूलियन यूज़CudnnOnGpu) |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक Conv2d <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, ऑपरेंड <T> फ़िल्टर, सूची <लंबी> स्ट्राइड्स, स्ट्रिंग पैडिंग, विकल्प... विकल्प)
एक नए Conv2d ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट | एक 4-डी टेंसर। आयाम क्रम की व्याख्या `data_format` के मान के अनुसार की जाती है, विवरण के लिए नीचे देखें। |
| फ़िल्टर | आकार का एक 4-डी टेंसर `[फ़िल्टर_ऊंचाई, फ़िल्टर_चौड़ाई, इन_चैनल, आउट_चैनल]` |
| प्रगति | लंबाई का 1-डी टेंसर 4. 'इनपुट' के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो की प्रगति। आयाम क्रम `data_format` के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए नीचे देखें। |
| गद्दी | उपयोग करने के लिए पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार. |
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- Conv2d का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक Conv2d.ऑप्शंस डेटाफ़ॉर्मेट (स्ट्रिंग डेटाफ़ॉर्मेट)
पैरामीटर
| डेटा स्वरूप | इनपुट और आउटपुट डेटा का डेटा प्रारूप निर्दिष्ट करें। डिफ़ॉल्ट प्रारूप "एनएचडब्ल्यूसी" के साथ, डेटा को इस क्रम में संग्रहीत किया जाता है: [बैच, ऊंचाई, चौड़ाई, चैनल]। वैकल्पिक रूप से, प्रारूप "एनसीएचडब्ल्यू" हो सकता है, डेटा भंडारण क्रम: [बैच, चैनल, ऊंचाई, चौड़ाई]। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक Conv2d.विकल्प फैलाव (सूची<लंबा> फैलाव)
पैरामीटर
| फैलाव | लंबाई का 1-डी टेंसर 4. 'इनपुट' के प्रत्येक आयाम के लिए फैलाव कारक। यदि k > 1 पर सेट किया जाता है, तो उस आयाम पर प्रत्येक फ़िल्टर तत्व के बीच k-1 छोड़ी गई कोशिकाएँ होंगी। आयाम क्रम `data_format` के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए ऊपर देखें। बैच में फैलाव और गहराई आयाम 1 होना चाहिए। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक Conv2d.विकल्प स्पष्टपैडिंग (सूची<लंबी> स्पष्टपैडिंग)
पैरामीटर
| स्पष्टपैडिंग | यदि `पैडिंग` ``स्पष्ट'' है, तो स्पष्ट पैडिंग राशियों की सूची। Iवें आयाम के लिए, आयाम से पहले और बाद में डाली गई पैडिंग की मात्रा क्रमशः `explicit_paddings[2 * i]` और `explicit_paddings[2 * i + 1]` है। यदि `पैडिंग` ``स्पष्ट'' नहीं है, तो `स्पष्ट_पैडिंग` खाली होना चाहिए। |
|---|
सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()
एक 4-डी टेंसर। आयाम क्रम `data_format` के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए नीचे देखें।