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tensorflow :: ops :: DepthwiseConv2dNative

#include <nn_ops.h>

Calcule un 2-D étant donné la profondeur convolution 4-D input et filter tenseurs.

Résumé

Etant donné un tenseur d'entrée de forme [batch, in_height, in_width, in_channels] et un filtre / noyau tenseur de forme [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier] , contenant in_channels filtres de convolution de profondeur 1, depthwise_conv2d applique un filtre différent pour chaque canal d'entrée (expansion du canal 1 à channel_multiplier canaux pour chacun), concatène ensuite les résultats ensemble. Ainsi, la sortie a in_channels * channel_multiplier canaux.

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]

Doit avoir des strides[0] = strides[3] = 1 . , Pour le cas le plus commun des mêmes avancées horizontales et sommets strides = [1, stride, stride, 1] .

Arguments:

  • portée: A Portée objet
  • avancées: 1-D de longueur 4. Le pas de la fenêtre glissante pour chaque dimension de l' input .
  • padding: Le type de l'algorithme de remplissage à utiliser.

Les attributs facultatifs (voir Attrs ):

  • data_format: Spécifiez le format de données des données d'entrée et de sortie. Avec le format par défaut « NHWC », les données sont stockées dans l'ordre: [lot, hauteur, largeur, canaux]. Sinon, le format pourrait être « NCHW », l'ordre de stockage de données: [lot, canaux, hauteur, largeur].
  • dilatations: tenseurs 1-D de longueur 4. Le facteur de dilatation pour chaque dimension de l' input . Si réglé sur k> 1, il y aura des cellules sauté k-1 entre chaque élément de filtre sur cette dimension. L'ordre de dimension est déterminée par la valeur de data_format , voir ci - dessus pour plus de détails. Dilatations dans les dimensions du lot et la profondeur doivent être 1.

Retour:

  • Output : Le tenseur de sortie.

Constructeurs et Destructeurs

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)

attributs publics

operation
output

Les fonctions publiques

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

fonctions statiques publiques

DataFormat (StringPiece x)
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)

struct

tensorflow :: :: ops DepthwiseConv2dNative :: ATTRS

Setters d'attributs en option pour DepthwiseConv2dNative .

attributs publics

opération

 Operation operation

production

:: tensorflow::Output output

Les fonctions publiques

DepthwiseConv2dNative

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

DepthwiseConv2dNative

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

nœud

::tensorflow::Node * node() const 

opérateur :: tensorflow :: entrée

 operator::tensorflow::Input() const 

opérateur :: tensorflow :: sortie

 operator::tensorflow::Output() const 

fonctions statiques publiques

DataFormat

 Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

dilatations

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

ExplicitPaddings

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