テンソルフロー::作戦:: DepthwiseConv2dNative

4 次元inputとfilterテンソルを指定して 2 次元の深さ方向の畳み込みを計算します。

まとめ

形状[batch, in_height, in_width, in_channels]の入力テンソルと、深さ 1 のin_channels畳み込みフィルターを含む形状[filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier]のフィルター/カーネル テンソルを指定すると、 depthwise_conv2dは各入力チャンネルに異なるフィルターを適用します。 (それぞれのチャネルを 1 チャネルからchannel_multiplierチャネルに拡張)、結果を連結します。したがって、出力にはin_channels * channel_multiplierチャネルが含まれます。

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でなければなりません。水平方向と頂点のストライドが同じである最も一般的なケースでは、 strides = [1, stride, stride, 1]になります。

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• strides: 長さ 4 の 1-D。 inputの各次元のスライディング ウィンドウのストライド。
• padding: 使用するパディング アルゴリズムのタイプ。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

• data_format: 入出力データのデータ形式を指定します。デフォルトの形式「NHWC」では、データは[バッチ、高さ、幅、チャネル]の順序で保存されます。あるいは、形式を「NCHW」、つまり [バッチ、チャネル、高さ、幅] のデータ保存順序にすることもできます。
• dilations: 長さ 4 の 1 次元テンソル。 inputの各次元の膨張係数。 k > 1 に設定すると、その次元の各フィルター要素間に k-1 個のスキップされたセルが存在します。ディメンションの順序はdata_formatの値によって決まります。詳細については上記を参照してください。バッチ内の膨張と深さの寸法は 1 である必要があります。

戻り値:

• Output : 出力テンソル。

パブリック属性

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
)

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