4 次元の「入力」テンソルと「フィルター」テンソルを指定して 2 次元の畳み込みを計算します。
形状 `[batch, in_height, in_width, in_channels]` の入力テンソルと形状 `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]` のフィルター/カーネル テンソルを指定すると、この演算は次のことを実行します。
1. フィルターを `[filter_height * filter_width * in_channels, Output_channels]` の形状を持つ 2 次元行列に平坦化します。 2. 入力テンソルから画像パッチを抽出して、形状 `[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels]` の仮想テンソルを形成します。 3. パッチごとに、フィルター行列と画像パッチ ベクトルを右乗算します。
詳細には、デフォルトの NHWC 形式では、
Output[b, i, j, k] = sum_{di, dj, q} input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, q] * filter[di, dj, q、k]
`strides[0] = strides[3] = 1` でなければなりません。同じ水平ストライドと頂点ストライドの最も一般的なケースでは、`strides = [1, stride, stride, 1]` になります。
ネストされたクラス
| クラス | Conv2d.オプション | Conv2dのオプションの属性 | |
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| 出力<T> | asOutput () テンソルのシンボリック ハンドルを返します。 |
| static <T extends TNumber > Conv2d <T> | |
| 静的Conv2d.Options | dataFormat (文字列データ形式) |
| 静的Conv2d.Options | 拡張(List<Long> 拡張) |
| 静的Conv2d.Options | 明示的なパディング(List<Long> 明示的なパディング) |
| 出力<T> | 出力() 4 次元テンソル。 |
| 静的Conv2d.Options | useCudnnOnGpu (ブール型 useCudnnOnGpu) |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
パブリックメソッド
public Output <T> asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。
public static Conv2d <T> create (スコープスコープ、オペランド<T>入力、オペランド<T>フィルター、リスト<Long>ストライド、文字列パディング、オプション...オプション)
新しい Conv2d 操作をラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| 入力 | 4 次元テンソル。次元の順序は「data_format」の値に従って解釈されます。詳細については以下を参照してください。 |
| フィルター | 形状 `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]` の 4 次元テンソル |
| 歩幅 | 長さ 4 の 1 次元テンソル。「input」の各次元のスライディング ウィンドウのストライド。次元の順序は「data_format」の値によって決まります。詳細については以下を参照してください。 |
| パディング | 使用するパディングアルゴリズムのタイプ。 |
| オプション | オプションの属性値を持ちます |
戻り値
- Conv2d の新しいインスタンス
public static Conv2d.Options dataFormat (String dataFormat)
パラメーター
| データ形式 | 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。 |
|---|
public static Conv2d.Options拡張(List<Long> 拡張)
パラメーター
| 拡張 | 長さ 4 の 1 次元テンソル。「入力」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。次元の順序は「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。 |
|---|
public static Conv2d.Options ExplicitPaddings (List<Long> ExplicitPaddings)
パラメーター
| 明示的なパディング | `padding` が `"EXPLICIT"` の場合、明示的なパディング量のリスト。 i 番目の次元の場合、次元の前後に挿入されるパディングの量は、それぞれ `explicit_paddings[2 * i]` と `explicit_paddings[2 * i + 1]` です。 `padding` が `"EXPLICIT"` でない場合、`explicit_paddings` は空でなければなりません。 |
|---|