Conv2d

Clase public final Conv2d

Calcula una convolución 2-D dados los tensores de "entrada" y "filtro" 4-D.

Dado un tensor de entrada de forma "[batch, in_height, in_width, in_channels]" y un tensor de filtro / kernel de forma "[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]", esta operación realiza lo siguiente:

1. Aplana el filtro a una matriz 2-D con forma `[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]`. 2. parcelas de imagen Extractos del tensor de entrada para formar un tensor virtual de la forma `[lotes, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels]`. 3. Para cada parche, multiplica a la derecha la matriz de filtro y el vector del parche de imagen.

En detalle, con el formato NHWC predeterminado,

salida [b, i, j, k] = suma_ {di, dj, q} entrada [b, zancadas [1] * i + di, zancadas [2] * j + dj, q] * filtro [di, dj, q, k]

Debe tener `zancadas [0] = zancadas [3] = 1`. Para el caso más común de las mismas zancadas horizontales y de vértices, `zancadas = [1, zancada, zancada, 1]`.

Clases anidadas

clase Opciones de conv2d. Los atributos opcionales para Conv2d

Constantes

Cuerda OP_NAME El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow

Métodos públicos

Salida <T>
asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
estática <T se extiende TNumber > Conv2d <T>
crear ( Alcance alcance, operando <T> de entrada, operando <T> filtro, List <Larga> zancadas, relleno de cuerdas, Opciones ... Opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación Conv2d.
estáticas Conv2d.Options
dataFormat (String dataFormat)
estáticas Conv2d.Options
dilataciones (List <Larga> dilataciones)
estáticas Conv2d.Options
explicitPaddings (List <Larga> explicitPaddings)
Salida <T>
salida ()
Un tensor 4-D.
estáticas Conv2d.Options
useCudnnOnGpu (Boolean useCudnnOnGpu)

Métodos heredados

org.tensorflow.op.RawOp
booleano final
es igual a (Object obj)
int final
Operación
op ()
Devuelva esta unidad de cálculo como una sola Operation .
cadena final
booleano
equals (Object arg0)
Clase final <?>
getClass ()
En t
hashCode ()
vacío final
notificar ()
vacío final
notifyAll ()
Cuerda
toString ()
vacío final
espera (tiempo arg0, arg1 int)
vacío final
espera (arg0 largo)
vacío final
wait ()
org.tensorflow.op.Op
abstracta ExecutionEnvironment
env ()
Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación.
abstracta Operación
op ()
Devuelva esta unidad de cálculo como una sola Operation .
org.tensorflow.Operand
abstracta de salida <T>
asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
T abstracto
asTensor ()
Devuelve el tensor en este operando.
abstracta Forma
forma ()
Devuelve el (posiblemente parcialmente conocida) forma del tensor se hace referencia por la Output de esta operando.
clase abstracta <T>
escriba ()
Devuelve el tipo de tensor de este operando
org.tensorflow.ndarray.Shaped
int abstracto
rango ()
abstracta Forma
forma ()
abstracto largo
tamaño ()
Calcula y devuelve el tamaño total de este contenedor, en número de valores.

Constantes

OP_NAME pública final static String

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow

Valor constante: "Conv2D"

Métodos públicos

pública de salida <T> asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico del tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

public static Conv2d <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> de entrada, operando <T> filtro, List <Larga> zancadas, relleno de cuerdas, Opciones ... Opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación Conv2d.

Parámetros
alcance alcance actual
aporte Un tensor 4-D. El orden de las dimensiones se interpreta de acuerdo con el valor de `data_format`; consulte los detalles a continuación.
filtrar Un tensor 4-D de forma `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`
zancadas Tensor 1-D de longitud 4. El paso de la ventana deslizante para cada dimensión de "entrada". El orden de las dimensiones está determinado por el valor de `data_format`; consulte los detalles a continuación.
relleno El tipo de algoritmo de relleno que se utilizará.
opciones lleva valores de atributos opcionales
Devoluciones
  • una nueva instancia de Conv2d

public static Conv2d.Options dataFormat (String dataFormat)

Parámetros
formato de datos Especifique el formato de datos de los datos de entrada y salida. Con el formato predeterminado "NHWC", los datos se almacenan en el orden de: [lote, alto, ancho, canales]. Alternativamente, el formato podría ser "NCHW", el orden de almacenamiento de datos de: [lote, canales, altura, ancho].

públicas estáticas Conv2d.Options dilataciones (List <Larga> dilataciones)

Parámetros
dilataciones Tensor 1-D de longitud 4. El factor de dilatación para cada dimensión de "entrada". Si se establece en k> 1, habrá k-1 celdas omitidas entre cada elemento de filtro en esa dimensión. El orden de las dimensiones está determinado por el valor de `data_format`; consulte más arriba para obtener más detalles. Las dilataciones en las dimensiones del lote y profundidad deben ser 1.

públicas estáticas Conv2d.Options explicitPaddings (List <Larga> explicitPaddings)

Parámetros
ExplícitoPaddings Si `padding` es` "EXPLICIT" `, la lista de cantidades de relleno explícitas. Para la i-ésima dimensión, la cantidad de relleno insertado antes y después de la dimensión es "explanadas_explícitas [2 * i]" y "alfombras_explícitas [2 * i + 1]", respectivamente. Si `padding` no es` "EXPLICIT" `,` explicit_paddings` debe estar vacío.

pública de salida <T> salida ()

Un tensor 4-D. El orden de las dimensiones está determinado por el valor de `data_format`; consulte los detalles a continuación.

public static Conv2d.Options useCudnnOnGpu (booleano useCudnnOnGpu)