कनवल्शन के दौरान प्रीप्रोसेस के रूप में पैडिंग करता है।
FusedResizeAndPadConv2d के समान, यह ऑप एक अनुकूलित कार्यान्वयन की अनुमति देता है जहां स्थानिक पैडिंग परिवर्तन चरण को im2col लुकअप के साथ जोड़ा जाता है, लेकिन इस मामले में आकार बदलने के लिए आवश्यक बिलिनियर फ़िल्टरिंग के बिना। पैडिंग को फ़्यूज़ करने से मध्यवर्ती परिणामों को पूरे टेंसर के रूप में लिखने की आवश्यकता नहीं होती है, जिससे मेमोरी दबाव कम हो जाता है, और हम परिवर्तन गणनाओं को मर्ज करके कुछ विलंबता लाभ प्राप्त कर सकते हैं। Conv2D के लिए data_format विशेषता इस ऑप द्वारा समर्थित नहीं है, और इसके बजाय 'NHWC' ऑर्डर का उपयोग किया जाता है। आंतरिक रूप से यह ऑप एकल प्रति-ग्राफ़ स्क्रैच बफ़र का उपयोग करता है, जिसका अर्थ है कि यदि एकाधिक संस्करण समानांतर में चलाए जा रहे हैं तो यह अवरुद्ध हो जाएगा। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह ऑपरेटर मुख्य रूप से मेमोरी उपयोग को कम करने के लिए एक अनुकूलन है।
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 > FusedPadConv2d <T> बढ़ाता है | |
आउटपुट <T> | आउटपुट () |
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 FusedPadConv2d <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, ऑपरेंड <TInt32> पैडिंग, ऑपरेंड <T> फ़िल्टर, स्ट्रिंग मोड, लिस्ट<लॉन्ग> स्ट्राइड्स, स्ट्रिंग पैडिंग)
नए FusedPadConv2d ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
इनपुट | 4-डी आकार के साथ `[बैच, ऊंचाई में, चौड़ाई में, चैनल में]। |
गद्दी | पैडिंग आकार निर्दिष्ट करने वाला दो-स्तंभ मैट्रिक्स। पंक्तियों की संख्या `इनपुट` की रैंक के समान होनी चाहिए। |
फ़िल्टर | 4-डी आकार के साथ `[फ़िल्टर_ऊंचाई, फ़िल्टर_चौड़ाई, इन_चैनल, आउट_चैनल]`। |
प्रगति | लंबाई का 1-डी 4. `इनपुट` के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो की प्रगति। प्रारूप के साथ निर्दिष्ट आयाम के समान क्रम में होना चाहिए। |
गद्दी | उपयोग करने के लिए पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार. |
रिटर्न
- FusedPadConv2d का एक नया उदाहरण