Menghitung konvolusi kedalaman 2-D dengan `input` dan `filter` 4-D.
Diberikan tensor masukan berbentuk `[batch, in_height, in_width, in_channels]` dan tensor filter/kernel berbentuk `[filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier]`, yang berisi filter konvolusional `in_channels` dengan kedalaman 1, ` depthwise_conv2d` menerapkan filter yang berbeda ke setiap saluran masukan (berkembang dari 1 saluran menjadi `saluran_pengganda` untuk masing-masing saluran), lalu menggabungkan hasilnya. Jadi, keluarannya memiliki saluran `in_channels * channel_multiplier`.
for k in 0..in_channels-1
for q in 0..channel_multiplier-1
output[b, i, j, k * channel_multiplier + q] =
sum_{di, dj
input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, k] *
filter[di, dj, k, q]
}
Kelas Bersarang
kelas | Opsi DepthwiseConv2dNative | Atribut opsional untuk DepthwiseConv2dNative |
Konstanta
Rangkaian | OP_NAME | Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow |
Metode Publik
Keluaran <T> | sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor. |
statis <T memperluas TNumber > DepthwiseConv2dNative <T> | |
DepthwiseConv2dNative.Options statis | format data (Format data string) |
DepthwiseConv2dNative.Options statis | dilatasi (Daftar<Panjang> dilatasi) |
DepthwiseConv2dNative.Options statis | eksplisitPaddings (Daftar<Panjang> eksplisitPaddings) |
Keluaran <T> | keluaran () |
Metode Warisan
Konstanta
String akhir statis publik OP_NAME
Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow
Metode Publik
Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolik tensor.
Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.
public static DepthwiseConv2dNative <T> buat ( Lingkup cakupan , masukan Operan <T>, filter Operan <T>, Langkah Daftar<Panjang>, Bantalan string, Opsi... opsi)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi DepthwiseConv2dNative baru.
Parameter
cakupan | ruang lingkup saat ini |
---|---|
langkah | Panjang 1-D 4. Langkah jendela geser untuk setiap dimensi `input`. |
lapisan | Jenis algoritma padding yang akan digunakan. |
pilihan | membawa nilai atribut opsional |
Kembali
- contoh baru dari DepthwiseConv2dNative
format data DepthwiseConv2dNative.Options statis publik (String dataFormat)
Parameter
format data | Tentukan format data data input dan output. Dengan format default "NHWC", data disimpan dalam urutan: [batch, tinggi, lebar, saluran]. Alternatifnya, formatnya bisa berupa "NCHW", urutan penyimpanan data: [batch, saluran, tinggi, lebar]. |
---|
pelebaran DepthwiseConv2dNative.Options statis publik (pelebaran Daftar<Panjang>)
Parameter
pelebaran | Tensor 1-D dengan panjang 4. Faktor dilatasi untuk setiap dimensi `input`. Jika diatur ke k > 1, akan ada k-1 sel yang dilewati di antara setiap elemen filter pada dimensi tersebut. Urutan dimensi ditentukan oleh nilai `data_format`, lihat di atas untuk detailnya. Pelebaran dalam dimensi batch dan kedalaman harus 1. |
---|