genel final sınıfı Conv3d
5 boyutlu 'giriş' ve 'filtre' tensörleri verildiğinde 3 boyutlu bir evrişimi hesaplar.
Sinyal işlemede çapraz korelasyon, iki dalga biçiminin benzerliğinin, bunlardan birine uygulanan zaman gecikmesinin bir fonksiyonu olarak ölçüsüdür. Bu aynı zamanda kayan nokta çarpım veya kayan iç çarpım olarak da bilinir.
Conv3D'miz bir tür çapraz korelasyon uygular.
İç İçe Sınıflar
| sınıf | Dönüşüm3d.Seçenekleri | Conv3d için isteğe bağlı özellikler | |
Sabitler
| Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
| Çıkış <T> | Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
| static <T TNumber'ı genişletir > Conv3d <T> | create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> girişi, İşlenen <T> filtresi, Liste<Uzun> adımlar, Dize dolgusu, Seçenekler... seçenekleri) Yeni bir Conv3d işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi. |
| statik Dönüşüm3d.Seçenekler | dataFormat (Dize dataFormat) |
| statik Dönüşüm3d.Seçenekler | dilatasyonlar (Liste<Uzun> dilatasyonlar) |
| Çıkış <T> | çıktı () |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Sabit Değer: "Conv3D"
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static Conv3d <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> girişi, İşlenen <T> filtresi, Liste<Uzun> adımlar, Dize dolgusu, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir Conv3d işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam |
|---|---|
| giriş | `[toplu iş, derinlik, yükseklik, genişlik, kanal içi]'yi şekillendirin. |
| filtre | `[filtre_derinliği, filtre_yüksekliği, filtre_genişliği, kanal içi, kanal dışı]' şeklini verin. "in_channels", "input" ve "filtre" arasında eşleşmelidir. |
| adımlar | 1 boyutlu uzunluk tensörü 5. 'Giriş'in her boyutu için kayan pencerenin adımı. 'Adımlar[0] = adımlar[4] = 1' olmalıdır. |
| dolgu malzemesi | Kullanılacak doldurma algoritmasının türü. |
| seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İadeler
- Conv3d'nin yeni bir örneği
public static Conv3d.Options dataFormat (String dataFormat)
Parametreler
| veri formatı | Giriş ve çıkış verilerinin veri formatı. Varsayılan "NDHWC" biçimiyle veriler şu sırayla saklanır: [toplu iş, derinlemesine, yükseklik, yükseklik, genişlik, kanallar içi]. Alternatif olarak format "NCDHW" olabilir ve veri depolama sırası şu şekildedir: [toplu iş, kanal içi, derinlik, yükseklik, genişlik]. |
|---|
public static Conv3d.Options genişletmeleri (Liste<Uzun> genişletmeler)
Parametreler
| genişlemeler | 1-D uzunluk tensörü 5. 'Giriş'in her boyutu için genişleme faktörü. k > 1 olarak ayarlanırsa, o boyuttaki her filtre elemanı arasında k-1 atlanan hücre olacaktır. Boyut sırası "data_format" değerine göre belirlenir; ayrıntılar için yukarıya bakın. Parti ve derinlik boyutlarındaki genişlemeler 1 olmalıdır. |
|---|