4차원 '입력' 텐서와 3차원 '필터' 텐서의 회색조 팽창을 계산합니다.
`입력` 텐서는 `[batch, in_height, in_width, 깊이]` 모양을 갖고 `필터` 텐서는 `[filter_height, filter_width, 깊이]` 모양을 갖습니다. 즉, 각 입력 채널은 자체 채널을 통해 서로 독립적으로 처리됩니다. 구조화 기능. `출력` 텐서는 `[배치, out_height, out_width, 깊이]` 모양을 갖습니다. 출력 텐서의 공간 차원은 '패딩' 알고리즘에 따라 달라집니다. 현재는 기본 'NHWC' `data_format`만 지원합니다.
자세히 말하면, 회색조 형태학적 2차원 팽창은 최대합 상관관계입니다(`conv2d`와의 일관성을 위해 미러링되지 않은 필터를 사용함).
출력[b, y, x, c] = max_{dy, dx} 입력[b, strides[1] * y + 속도[1] * dy, strides[2] * x + 속도[2] * dx, c ] + 필터[dy, dx, c]
최대 풀링은 필터의 크기가 풀링 커널 크기와 같고 모두 0을 포함하는 특별한 경우입니다.
이중성에 대한 참고 사항: '필터'에 의한 '입력' 확장은 반영된 '필터'에 의한 '-입력' 침식의 부정과 동일합니다.
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
상속된 메서드
| 부울 | 같음 (개체 arg0) |
| 마지막 수업<?> | getClass () |
| 정수 | 해시 코드 () |
| 최종 무효 | 알림 () |
| 최종 무효 | 통지모두 () |
| 끈 | toString () |
| 최종 무효 | 대기 (long arg0, int arg1) |
| 최종 무효 | 기다리세요 (긴 arg0) |
| 최종 무효 | 기다리다 () |
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
public static Dilation2d <T> create ( 스코프 범위, 피연산자 <T> 입력, 피연산자 <T> 필터, List<Long> 보폭, List<Long> 속도, 문자열 패딩)
새로운 Dilation2d 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 입력 | `[배치, 높이, 폭, 깊이]` 형태의 4D. |
| 필터 | '[필터_높이, 필터_너비, 깊이]' 형태의 3D. |
| 큰 걸음 | 입력 텐서의 각 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 보폭입니다. '[1, stride_height, stride_width, 1]'이어야 합니다. |
| 요금 | 심방 형태학적 확장을 위한 입력 보폭입니다. '[1, rate_height, rate_width, 1]'이어야 합니다. |
| 심 | 사용할 패딩 알고리즘 유형입니다. |
보고
- Dilation2d의 새로운 인스턴스