공개 최종 클래스 FusedPadConv2d
컨볼루션 중 전처리로 패딩을 수행합니다.
FusedResizeAndPadConv2d와 유사하게 이 작업은 공간 패딩 변환 단계가 im2col 조회와 융합되는 최적화된 구현을 허용하지만 이 경우 크기 조정에 필요한 이중선형 필터링이 없습니다. 패딩을 융합하면 중간 결과를 전체 텐서로 작성할 필요가 없어 메모리 부담이 줄어들고 변환 계산을 병합하여 약간의 대기 시간 이득을 얻을 수 있습니다. Conv2D의 data_format 속성은 이 작업에서 지원되지 않으며 대신 'NHWC' 순서가 사용됩니다. 내부적으로 이 작업은 그래프당 단일 스크래치 버퍼를 사용합니다. 즉, 여러 버전이 병렬로 실행되는 경우 차단됩니다. 이는 이 연산자가 주로 메모리 사용량을 최소화하기 위한 최적화이기 때문입니다.
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| static <T는 TNumber를 확장합니다. > FusedPadConv2d <T> | |
| 출력 <T> | 출력 () |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "FusedPadConv2D"
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 FusedPadConv2d <T> create ( 스코프 범위, Operand <T> 입력, Operand < TInt32 > 패딩, Operand <T> 필터, 문자열 모드, List<Long> 보폭, 문자열 패딩)
새로운 FusedPadConv2d 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 입력 | `[배치, in_height, in_width, in_channels]` 형태의 4D. |
| 패딩 | 패딩 크기를 지정하는 2열 행렬입니다. 행 개수는 `입력` 순위와 동일해야 합니다. |
| 필터 | '[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]' 형태의 4D. |
| 큰 걸음 | 길이 4의 1-D. '입력'의 각 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 보폭입니다. 형식으로 지정된 측정기준과 동일한 순서여야 합니다. |
| 심 | 사용할 패딩 알고리즘 유형입니다. |
보고
- FusedPadConv2d의 새로운 인스턴스