パブリック最終クラスConv3d
5 次元の「入力」テンソルと「フィルター」テンソルを指定して 3 次元畳み込みを計算します。
信号処理における相互相関は、2 つの波形の一方に適用されるタイムラグの関数としての 2 つの波形の類似性の尺度です。これは、スライディング ドット積またはスライディング内積とも呼ばれます。
Conv3D は相互相関の形式を実装しています。
ネストされたクラス
| クラス | Conv3d.オプション | Conv3dのオプションの属性 | |
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| 出力<T> | asOutput () テンソルのシンボリック ハンドルを返します。 |
| static <T extends TNumber > Conv3d <T> | |
| 静的Conv3d.Options | dataFormat (文字列データ形式) |
| 静的Conv3d.Options | 拡張(List<Long> 拡張) |
| 出力<T> | 出力() |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
定数値: "Conv3D"
パブリックメソッド
public Output <T> asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。
public static Conv3d <T> create (スコープスコープ、オペランド<T>入力、オペランド<T>フィルター、リスト<Long>ストライド、文字列パディング、オプション...オプション)
新しい Conv3d 操作をラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| 入力 | `[バッチ、深さ、高さ、幅、チャネル]` を整形します。 |
| フィルター | `[filter_ Depth, filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]` を整形します。 `in_channels` は `input` と `filter` の間で一致する必要があります。 |
| 歩幅 | 長さ 5 の 1 次元テンソル。「input」の各次元のスライディング ウィンドウのストライド。 `strides[0] = strides[4] = 1` でなければなりません。 |
| パディング | 使用するパディングアルゴリズムのタイプ。 |
| オプション | オプションの属性値を持ちます |
戻り値
- Conv3d の新しいインスタンス
public static Conv3d.Options dataFormat (String dataFormat)
パラメーター
| データ形式 | 入力データと出力データのデータ形式。デフォルトの形式「NDHWC」では、データは[バッチ、深さ、高さ、幅、チャネル]の順に保存されます。あるいは、形式を「NCDHW」にすることもでき、データの保存順序は [batch、in_channels、in_ Depth、in_height、in_width] になります。 |
|---|
public static Conv3d.Options拡張(List<Long> 拡張)
パラメーター
| 拡張 | 長さ 5 の 1 次元テンソル。「入力」の各次元の膨張係数。 k > 1 に設定すると、その次元の各フィルター要素間に k-1 個のスキップされたセルが存在します。次元の順序は「data_format」の値によって決まります。詳細については上記を参照してください。バッチ内の膨張と深さの寸法は 1 である必要があります。 |
|---|