Conv2d

aula final pública Conv2d

Calcula uma convolução 2-D com base em tensores de `entrada` e `filtro` 4-D.

Dado um tensor de entrada de forma `[lote, in_height, in_width, in_channels]` e um tensor de filtro/kernel de forma `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`, esta operação executa o seguinte:

1. Achata o filtro em uma matriz 2-D com formato `[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]`. 2. Extrai patches de imagem do tensor de entrada para formar um tensor virtual de forma `[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels]`. 3. Para cada patch, multiplique à direita a matriz do filtro e o vetor de patch da imagem.

Em detalhes, com o formato NHWC padrão,

saída[b, i, j, k] = soma_{di, dj, q} entrada[b, passadas[1] * i + di, passadas[2] * j + dj, q] * filtro[di, dj, q, k]

Deve ter `strides[0] = strides[3] = 1`. Para o caso mais comum das mesmas passadas horizontais e de vértices, `strides = [1, stride, stride, 1]`.

Classes aninhadas

aula Conv2d.Opções Atributos opcionais para Conv2d

Constantes

Corda OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Métodos Públicos

Saída <T>
asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
estático <T estende TNumber > Conv2d <T>
create (escopo do escopo , entrada do operando <T>, filtro do operando <T>, passos da lista<longa>, preenchimento de string, opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação Conv2d.
Conv2d.Options estático
dataFormat (String dataFormat)
Conv2d.Options estático
dilatações (List<Long> dilatações)
Conv2d.Options estático
explicitPaddings (Lista<Long> explicitPaddings)
Saída <T>
saída ()
Um tensor 4-D.
Conv2d.Options estático
useCudnnOnGpu (booleano useCudnnOnGpu)

Métodos herdados

Constantes

String final estática pública OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Valor constante: "Conv2D"

Métodos Públicos

Saída pública <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico do tensor.

As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static Conv2d <T> create (escopo do escopo , entrada do operando <T>, filtro do operando <T>, passos de lista<longos>, preenchimento de string, opções... opções)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação Conv2d.

Parâmetros
escopo escopo atual
entrada Um tensor 4-D. A ordem das dimensões é interpretada de acordo com o valor de `data_format`, veja detalhes abaixo.
filtro Um tensor 4-D de forma `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`
avanços Tensor 1-D de comprimento 4. O avanço da janela deslizante para cada dimensão de `entrada`. A ordem das dimensões é determinada pelo valor de `data_format`, veja abaixo para detalhes.
preenchimento O tipo de algoritmo de preenchimento a ser usado.
opções carrega valores de atributos opcionais
Devoluções
  • uma nova instância de Conv2d

público estático Conv2d.Options dataFormat (String dataFormat)

Parâmetros
formato de dados 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 poderia ser "NCHW", a ordem de armazenamento de dados de: [lote, canais, altura, largura].

dilatações Conv2d.Options estáticas públicas (dilatações de List<Long>)

Parâmetros
dilatações Tensor 1-D de comprimento 4. O fator de dilatação para cada dimensão de `entrada`. Se definido como k > 1, haverá k-1 células ignoradas entre cada elemento de filtro nessa dimensão. A ordem das dimensões é determinada pelo valor de `data_format`, veja detalhes acima. As dilatações nas dimensões do lote e profundidade devem ser 1.

public static Conv2d.Options explicitPaddings (List<Long> explicitPaddings)

Parâmetros
explícitoPaddings Se `padding` for `"EXPLICIT"`, a lista de valores de preenchimento explícitos. Para a i-ésima dimensão, a quantidade de preenchimento inserida antes e depois da dimensão é `explicit_paddings[2 * i]` e `explicit_paddings[2 * i + 1]`, respectivamente. Se `padding` não for `"EXPLICIT"`, `explicit_paddings` deve estar vazio.

Saída pública <T> saída ()

Um tensor 4-D. A ordem das dimensões é determinada pelo valor de `data_format`, veja abaixo para detalhes.

public static Conv2d.Options useCudnnOnGpu (booleano useCudnnOnGpu)