টেনসরফ্লো :: অপস:: DepthwiseConv2dNative

4-D input এবং filter টেনসর প্রদত্ত একটি 2-D গভীরতার দিক থেকে পরিবর্তিত গণনা করে।

সারাংশ

আকৃতির একটি ইনপুট টেনসর [batch, in_height, in_width, in_channels] এবং একটি ফিল্টার / কার্নেল আকৃতির টেনসর [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier] depthwise_conv2d হয়েছে, যার মধ্যে in_channels কনভোলিউশনাল ফিল্টারগুলি রয়েছে (প্রতিটির জন্য 1টি চ্যানেল থেকে channel_multiplier চ্যানেলে প্রসারিত হচ্ছে), তারপর ফলাফলগুলিকে একত্রিত করে। এইভাবে, আউটপুটে in_channels * channel_multiplier চ্যানেল রয়েছে।

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]

strides[0] = strides[3] = 1 থাকতে হবে। একই অনুভূমিক এবং শীর্ষবিন্দু স্ট্রাইডের সবচেয়ে সাধারণ ক্ষেত্রে, strides = [1, stride, stride, 1] ।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• স্ট্রাইডস: দৈর্ঘ্যের 1-D 4. input প্রতিটি মাত্রার জন্য স্লাইডিং উইন্ডোর অগ্রগতি।
• প্যাডিং: ব্যবহার করার জন্য প্যাডিং অ্যালগরিদমের ধরন।

ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):

• data_format: ইনপুট এবং আউটপুট ডেটার ডেটা বিন্যাস উল্লেখ করুন। ডিফল্ট বিন্যাস "NHWC" এর সাথে, ডেটা এই ক্রমে সংরক্ষণ করা হয়: [ব্যাচ, উচ্চতা, প্রস্থ, চ্যানেল]। বিকল্পভাবে, বিন্যাসটি "NCHW" হতে পারে, এর ডেটা স্টোরেজ অর্ডার: [ব্যাচ, চ্যানেল, উচ্চতা, প্রস্থ]।
• প্রসারণ: দৈর্ঘ্যের 1-ডি টেনসর 4. input প্রতিটি মাত্রার জন্য প্রসারিত ফ্যাক্টর। k > 1 তে সেট করা হলে, সেই মাত্রার প্রতিটি ফিল্টার উপাদানের মধ্যে k-1 এড়িয়ে যাওয়া ঘর থাকবে। মাত্রার ক্রম data_format এর মান দ্বারা নির্ধারিত হয়, বিশদ বিবরণের জন্য উপরে দেখুন। ব্যাচের প্রসারণ এবং গভীরতার মাত্রা অবশ্যই 1 হতে হবে।

রিটার্ন:

• Output : আউটপুট টেনসর।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output output

 DepthwiseConv2dNative(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 DepthwiseConv2dNative(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const DepthwiseConv2dNative::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)