tensor akışı:: işlem:: DepthwiseConv2dNative

4 boyutlu input ve filter tensörleri verildiğinde 2 boyutlu derinlemesine evrişimi hesaplar.

Özet

Derinlik 1'in in_channels evrişimli filtrelerini içeren [batch, in_height, in_width, in_channels] şeklinde bir giriş tensörü ve [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier] şeklinde bir filtre / çekirdek tensörü verildiğinde, depthwise_conv2d her giriş kanalına farklı bir filtre uygular (her biri için 1 kanaldan channel_multiplier kanallarına genişler), ardından sonuçları birleştirir. Böylece çıktıda in_channels * channel_multiplier kanalları bulunur.

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 olmalıdır. Aynı yatay ve köşeli adımların en yaygın durumu için, strides = [1, stride, stride, 1] .

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• adımlar: 1 boyutlu uzunluk 4. input her boyutu için kayan pencerenin adımı.
• padding: Kullanılacak dolgu algoritmasının türü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• data_format: Giriş ve çıkış verilerinin veri formatını belirtin. Varsayılan format "NHWC" ile veriler şu sırayla saklanır: [toplu iş, yükseklik, genişlik, kanallar]. Alternatif olarak format, veri depolama sırası olan "NCHW" olabilir: [toplu iş, kanallar, yükseklik, genişlik].
• genişlemeler: 1-D uzunluk tensörü 4. input her boyutu için genişleme faktörü. k > 1 olarak ayarlanırsa, o boyuttaki her filtre elemanı arasında k-1 atlanmış hücre olacaktır. Boyut sırası data_format değerine göre belirlenir; ayrıntılar için yukarıya bakın. Parti ve derinlik boyutlarındaki genişlemeler 1 olmalıdır.

İade:

• Output : Çıkış tensörü.

Genel özellikler

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
)