lezione finale pubblica Conv
Calcola una convoluzione ND dati i tensori (N+1+batch_dims)-D `input` e (N+2)-D `filtro`.
Funzione generale per calcolare una convoluzione ND. È necessario che `1 <= N <= 3`.
Classi nidificate
| classe | Opzioni conv | Attributi facoltativi per Conv | |
Metodi pubblici
| Uscita <T> | comeuscita () Restituisce la maniglia simbolica di un tensore. |
| Opzioni conversione statiche | batchDims (batchDims lungo) |
| statico <T estende Numero> Conv <T> | create (ambito dell'ambito , input dell'operando <T>, filtro dell'operando <T>, passi dell'elenco<lungo>, riempimento delle stringhe, opzioni... opzioni) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione Conv. |
| Opzioni conversione statiche | dataFormat (Stringa dataFormat) |
| Opzioni conversione statiche | dilatazioni (List<Long> dilations) |
| Opzioni conversione statiche | esplicitiPadding (List<Long> esplicitiPadding) |
| Opzioni conversione statiche | gruppi (Gruppi lunghi) |
| Uscita <T> | produzione () Un tensore (N+1+batch_dims)-D. |
Metodi ereditati
Metodi pubblici
Uscita pubblica <T> asOutput ()
Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.
Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.
opzioni di conversione statiche pubbliche batchDims (batchDims lungo)
Parametri
| batchDims | Un numero intero positivo che specifica il numero di dimensioni batch per il tensore di input. Dovrebbe essere inferiore al rango del tensore di input. |
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creazione statica pubblica Conv <T> (ambito ambito , input operando <T>, filtro operando <T>, stride Elenco<Long>, riempimento di stringhe, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione Conv.
Parametri
| scopo | ambito attuale |
|---|---|
| ingresso | Tensore di tipo T e forma `batch_shape + spaziale_shape + [in_channels]` nel caso in cui `channels_last_format = true` o forma `batch_shape + [in_channels] + spaziale_shape` se `channels_last_format = false`. la forma_spaziale è N-dimensionale con `N=2` o `N=3`. Tieni inoltre presente che "batch_shape" è dettato dal parametro "batch_dims" e il valore predefinito è 1. |
| filtro | Un tensore "(N+2)-D" con lo stesso tipo di "input" e forma "spatial_filter_shape + [in_channels, out_channels]", dove spatial_filter_shape è N-dimensionale con "N=2" o "N=3". |
| passi da gigante | Tensore 1-D di lunghezza `N+2`. Il passo della finestra scorrevole per ogni dimensione di "input". Deve avere "strides[0] = strides[N+1] = 1". |
| imbottitura | Il tipo di algoritmo di riempimento da utilizzare. |
| opzioni | trasporta valori di attributi opzionali |
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- una nuova istanza di Conv
public static Conv.Options dataFormat (String dataFormat)
Parametri
| formato dei dati | Utilizzato per impostare il formato dei dati. Per impostazione predefinita, "CHANNELS_FIRST", utilizza "NHWC (2D) / NDHWC (3D)" o, se "CHANNELS_LAST", utilizza "NCHW (2D) / NCDHW (3D)". |
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dilatazioni di opzioni conv. statiche pubbliche (dilatazioni List<Long>)
Parametri
| dilatazioni | Tensore 1-D di lunghezza `N+2`. Il fattore di dilatazione per ciascuna dimensione di "input". Se impostato su "k > 1", verranno saltate "k-1" celle tra ciascun elemento filtro su quella dimensione. L'ordine delle dimensioni è determinato dal valore di `channels_last_format`, vedi sopra per i dettagli. Le dilatazioni delle dimensioni del lotto e della profondità devono essere pari a 1. |
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opzioni conv. statiche pubbliche esplicitePaddings (List<Long> esplicitamentePaddings)
Parametri
| esplicitiPadding | Se `padding` è `"EXPLICIT"`, l'elenco degli importi di riempimento espliciti. Per la i-esima dimensione, la quantità di riempimento inserita prima e dopo la dimensione è rispettivamente "explicit_paddings[2 * i]" e "explicit_paddings[2 * i + 1]". Se `padding` non è `"EXPLICIT"`, `explicit_paddings` deve essere vuoto. |
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gruppi pubblici statici di opzioni di conversione (gruppi lunghi)
Parametri
| gruppi | Un numero intero positivo che specifica il numero di gruppi in cui l'input è suddiviso lungo l'asse del canale. Ogni gruppo viene convoluto separatamente con i filtri `filtri/gruppi`. L'output è la concatenazione di tutti i risultati dei gruppi lungo l'asse del canale. I canali di ingresso e i filtri devono essere entrambi divisibili per gruppi. |
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Uscita pubblica <T> uscita ()
Un tensore (N+1+batch_dims)-D. L'ordine delle dimensioni è determinato dal valore di `channels_last_format`, vedi sotto per i dettagli.