DepthwiseConv2dNative

bookmark_border Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.

Oblicza splot wgłębny 2-D, biorąc pod uwagę 4-D tensory „wejściowe” i „filtr”.

Biorąc pod uwagę tensor wejściowy o kształcie `[batch, in_height, in_width, in_channels]` i tensor filtra/jądra o kształcie `[filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier]`, zawierający `in_channels` filtry splotowe o głębokości 1, ` głębokość_conv2d` stosuje inny filtr do każdego kanału wejściowego (rozszerzając od 1 kanału do kanałów „mnożnik_kanału” dla każdego), a następnie łączy wyniki razem. Zatem na wyjściu znajdują się kanały `in_channels * channel_multiplier`.

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]
 }