टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: Conv2D
#include <nn_ops.h>
4-डी input
और filter
टेंसर दिए गए 2-डी कनवल्शन की गणना करता है।
सारांश
आकार के एक इनपुट टेंसर [batch, in_height, in_width, in_channels]
और आकार के एक फिल्टर / कर्नेल टेंसर को देखते हुए [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
, यह ऑप निम्नलिखित कार्य करता है:
- फ़िल्टर को
[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]
आकार के साथ 2-डी मैट्रिक्स में समतल करता है। -
[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels]
आकार का वर्चुअल टेंसर बनाने के लिए इनपुट टेंसर से छवि पैच निकालता है। - प्रत्येक पैच के लिए, फ़िल्टर मैट्रिक्स और छवि पैच वेक्टर को दाएँ-गुणा करें।
विस्तार से, डिफ़ॉल्ट NHWC प्रारूप के साथ,
output[b, i, j, k] = sum_{di, dj, q} input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, q] * filter[di, dj, q, k]
strides[0] = strides[3] = 1
होना चाहिए। समान क्षैतिज और शीर्ष स्ट्राइड के सबसे सामान्य मामले के लिए, strides = [1, stride, stride, 1]
।
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- इनपुट: एक 4-डी टेंसर। आयाम क्रम की व्याख्या
data_format
के मान के अनुसार की जाती है, विवरण के लिए नीचे देखें। - फ़िल्टर: आकार का एक 4-डी टेंसर
[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
- स्ट्राइड्स: लंबाई का 1-डी टेंसर 4.
input
के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो का स्ट्राइड। आयाम क्रमdata_format
के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए नीचे देखें। - पैडिंग: उपयोग करने के लिए पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार।
वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs
):
- स्पष्ट_पैडिंग: यदि
padding
"EXPLICIT"
है, तो स्पष्ट पैडिंग मात्रा की सूची। Iवें आयाम के लिए, आयाम से पहले और बाद में डाली गई पैडिंग की मात्रा क्रमशःexplicit_paddings[2 * i]
औरexplicit_paddings[2 * i + 1]
है। यदिpadding
"EXPLICIT"
नहीं है, तोexplicit_paddings
खाली होनी चाहिए। - data_format: इनपुट और आउटपुट डेटा का डेटा प्रारूप निर्दिष्ट करें। डिफ़ॉल्ट प्रारूप "एनएचडब्ल्यूसी" के साथ, डेटा को इस क्रम में संग्रहीत किया जाता है: [बैच, ऊंचाई, चौड़ाई, चैनल]। वैकल्पिक रूप से, प्रारूप "एनसीएचडब्ल्यू" हो सकता है, डेटा भंडारण क्रम: [बैच, चैनल, ऊंचाई, चौड़ाई]।
- फैलाव: लंबाई का 1-डी टेंसर 4.
input
के प्रत्येक आयाम के लिए फैलाव कारक। यदि k > 1 पर सेट किया जाता है, तो उस आयाम पर प्रत्येक फ़िल्टर तत्व के बीच k-1 छोड़ी गई कोशिकाएँ होंगी। आयाम क्रमdata_format
के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए ऊपर देखें। बैच में फैलाव और गहराई आयाम 1 होना चाहिए।
रिटर्न:
-
Output
: एक 4-डी टेंसर। आयाम क्रमdata_format
के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए नीचे देखें।
निर्माता और विध्वंसक | |
---|---|
Conv2D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding) | |
Conv2D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const Conv2D::Attrs & attrs) |
सार्वजनिक गुण | |
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operation | |
output |
सार्वजनिक समारोह | |
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node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य | |
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DataFormat (StringPiece x) | |
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
UseCudnnOnGpu (bool x) |
संरचनाएँ | |
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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: Conv2D:: Attrs | Conv2D के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर। |
सार्वजनिक गुण
संचालन
Operation operation
आउटपुट
::tensorflow::Output output
सार्वजनिक समारोह
Conv2D
Conv2D( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding )
Conv2D
Conv2D( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const Conv2D::Attrs & attrs )
नोड
::tensorflow::Node * node() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::इनपुट
operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
डेटाफ़ॉर्मेट
Attrs DataFormat( StringPiece x )
फैलाव
Attrs Dilations( const gtl::ArraySlice< int > & x )
स्पष्टपैडिंग
Attrs ExplicitPaddings( const gtl::ArraySlice< int > & x )
CudnnOnGpu का उपयोग करें
Attrs UseCudnnOnGpu( bool x )