تحويل الطبقة النهائية العامة
يحسب التفاف ND المعطى (N+1+batch_dims)-D `input` و(N+2)-D `filter`.
وظيفة عامة لحساب ND الإلتواء. يشترط أن يكون `1 <= N <= 3`.
فئات متداخلة
| فصل | خيارات التحويل | السمات الاختيارية Conv | |
الأساليب العامة
| الإخراج <T> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
| خيارات التحويل الثابتة | BatchDims (الدُفعات الطويلة) |
| ثابت <T يمتد الرقم> التحويل <T> | إنشاء (نطاق النطاق ، وإدخال المعامل <T>، ومرشح المعامل <T>، وخطوات القائمة <الطويلة>، وحشوة السلسلة، والخيارات... الخيارات) طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية تحويل جديدة. |
| خيارات التحويل الثابتة | تنسيق البيانات (تنسيق بيانات السلسلة) |
| خيارات التحويل الثابتة | التوسعات (قائمة التوسعات <Long>) |
| خيارات التحويل الثابتة | أغطية صريحة (قائمة <طويلة> أغطية واضحة) |
| خيارات التحويل الثابتة | المجموعات (المجموعات الطويلة) |
| الإخراج <T> | انتاج () موتر A (N+1+batch_dims)-D. |
الطرق الموروثة
الأساليب العامة
الإخراج العام <T> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
خيارات التحويل الثابتة العامة ، patchDims (الدفعات الطويلة)
حدود
| BatchDims | عدد صحيح موجب يحدد عدد أبعاد الدُفعة لموتر الإدخال. يجب أن يكون أقل من رتبة موتر الإدخال. |
|---|
إنشاء تحويل ثابت عام <T> ( نطاق النطاق ، وإدخال المعامل <T>، ومرشح المعامل <T>، وخطوات القائمة <Long>، وحشو السلسلة، والخيارات... الخيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية تحويل جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| مدخل | موتر من النوع T والشكل `batch_shape + spatial_shape + [in_channels]` في حالة أن `channels_last_format = true` أو الشكل `batch_shape + [in_channels] + spatial_shape` إذا كانت `channels_last_format = false`. الشكل المكاني هو N-الأبعاد مع `N=2` أو `N=3`. لاحظ أيضًا أن `batch_shape` يتم تحديده بواسطة المعلمة `batch_dims` ويكون الإعداد الافتراضي هو 1. |
| منقي | موتر `(N+2)-D` بنفس نوع `الإدخال` والشكل `spatial_filter_shape + [in_channels, out_channels]`، حيث يكون spatial_filter_shape هو N-الأبعاد مع `N=2` أو `N=3`. |
| خطوات واسعة | موتر 1-D بطول `N+2`. خطوة النافذة المنزلقة لكل بُعد من أبعاد "الإدخال". يجب أن تحتوي على `خطوات[0] = خطوات[N+1] = 1`. |
| حشوة | نوع خوارزمية الحشو المستخدمة. |
| خيارات | يحمل قيم السمات الاختيارية |
عائدات
- مثيل جديد للتحويل
تنسيق بيانات Conv.Options الثابت العام (تنسيق بيانات السلسلة)
حدود
| تنسيق البيانات | يستخدم لتعيين تنسيق البيانات. بشكل افتراضي، تستخدم `CHANNELS_FIRST`، `NHWC (2D) / NDHWC (3D)` أو إذا كانت `CHANNELS_LAST`، تستخدم `NCHW (2D) / NCDHW (3D)`. |
|---|
توسعات خيارات التحويل الثابتة العامة (توسيعات القائمة<Long>)
حدود
| توسعات | موتر 1-D بطول `N+2`. عامل التمدد لكل بعد من أبعاد "الإدخال". إذا تم التعيين على `k > 1`، فستكون هناك خلايا `k-1` تم تخطيها بين كل عنصر مرشح في ذلك البعد. يتم تحديد ترتيب الأبعاد حسب قيمة "channels_last_format"، انظر أعلاه للحصول على التفاصيل. يجب أن تكون التوسعات في أبعاد الدفعة والعمق 1. |
|---|
خيارات التحويل العامة الثابتة
حدود
| this.expectPaddings | إذا كانت `الحشوة` هي `"صريحة"`، فقائمة كميات الحشو الصريحة. بالنسبة للبعد التاسع، فإن مقدار المساحة المتروكة المُدرجة قبل البعد وبعده هو `explicit_paddings[2 * i]` و`explicit_paddings[2 * i + 1]`، على التوالي. إذا لم تكن `الحشوة` `"EXPLICIT"`، فيجب أن تكون ``explicit_paddings` فارغة. |
|---|
مجموعات خيارات التحويل الثابتة العامة (المجموعات الطويلة)
حدود
| مجموعات | عدد صحيح موجب يحدد عدد المجموعات التي يتم فيها تقسيم الإدخال على طول محور القناة. يتم دمج كل مجموعة بشكل منفصل مع مرشحات "المرشحات / المجموعات". الإخراج هو تسلسل جميع نتائج المجموعات على طول محور القناة. يجب أن تكون قنوات الإدخال والمرشحات قابلة للقسمة على المجموعات. |
|---|
الإخراج العام <T> الإخراج ()
موتر A (N+1+batch_dims)-D. يتم تحديد ترتيب الأبعاد حسب قيمة "channels_last_format"، انظر أدناه للحصول على التفاصيل.