flujo tensor:: operaciones:: Conv3D

Calcula una convolución 3D dada input 5D y los tensores filter .

Resumen

En el procesamiento de señales, la correlación cruzada es una medida de similitud de dos formas de onda en función del retraso aplicado a una de ellas. Esto también se conoce como producto escalar deslizante o producto interno deslizante.

Nuestro Conv3D implementa una forma de correlación cruzada.

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• entrada: Forma [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels] .
• filtro: Forma [filter_depth, filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] . in_channels debe coincidir entre input y filter .
• zancadas: tensor 1-D de longitud 5. La zancada de la ventana deslizante para cada dimensión de input . Debe tener strides[0] = strides[4] = 1 .
• padding: el tipo de algoritmo de relleno que se utilizará.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• data_format: el formato de datos de los datos de entrada y salida. Con el formato predeterminado "NDHWC", los datos se almacenan en el orden de: [lote, en profundidad, en altura, en ancho, en canales]. Alternativamente, el formato podría ser "NCDHW", el orden de almacenamiento de datos es: [lote, en_canales, en_profundidad, en_altura, en_ancho].
• dilataciones: tensor 1-D de longitud 5. El factor de dilatación para cada dimensión de input . Si se establece en k > 1, se omitirán k-1 celdas entre cada elemento de filtro en esa dimensión. El orden de las dimensiones está determinado por el valor de data_format ; consulte más arriba para obtener más detalles. Las dilataciones en las dimensiones de lote y profundidad deben ser 1.

Devoluciones:

• Output : El tensor de salida.

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output output

 Conv3D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 Conv3D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv3D::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
)