ينفذ الحشو كعملية مسبقة أثناء الالتفاف.
على غرار FusedResizeAndPadConv2d، تسمح هذه العملية بالتنفيذ الأمثل حيث يتم دمج مرحلة تحويل الحشو المكاني مع بحث im2col، ولكن في هذه الحالة بدون التصفية الثنائية المطلوبة لتغيير الحجم. يؤدي دمج الحشو إلى منع الحاجة إلى كتابة النتائج الوسيطة كموترات كاملة، مما يقلل من ضغط الذاكرة، ويمكننا الحصول على بعض مكاسب زمن الوصول من خلال دمج حسابات التحويل. سمة data_format الخاصة بـ Conv2D غير مدعومة بواسطة هذه العملية، ويتم استخدام ترتيب "NHWC" بدلاً من ذلك. داخليًا، تستخدم هذه العملية مخزنًا مؤقتًا واحدًا لكل رسم بياني، مما يعني أنه سيتم حظره إذا تم تشغيل إصدارات متعددة بالتوازي. وذلك لأن عامل التشغيل هذا يعد في المقام الأول بمثابة تحسين لتقليل استخدام الذاكرة.
الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
| الإخراج <T> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
| ثابت <T يمتد TNumber > FusedPadConv2d <T> | |
| الإخراج <T> | انتاج () |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
الإخراج العام <T> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء FusedPadConv2d <T> ثابت عام (نطاق النطاق ، وإدخال المعامل <T>، وحشوات المعامل < TInt32 >، ومرشح المعامل <T>، ووضع السلسلة، وخطوات القائمة <Long>، وحشو السلسلة)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية FusedPadConv2d جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| مدخل | 4-D بشكل `[دفعة، في_الارتفاع، في_العرض، في_القنوات]`. |
| الحشوات | مصفوفة ذات عمودين تحدد أحجام الحشو. يجب أن يكون عدد الصفوف هو نفس رتبة "الإدخال". |
| منقي | 4-D بالشكل `[ارتفاع_الفلتر، عرض_المرشح، القنوات_الداخلية، القنوات_الخارجية]`. |
| خطوات واسعة | 1-D الطول 4. خطوة النافذة المنزلقة لكل بعد من أبعاد "الإدخال". يجب أن يكون بنفس ترتيب البُعد المحدد بالتنسيق. |
| حشوة | نوع خوارزمية الحشو المستخدمة. |
عائدات
- مثيل جديد لـ FusedPadConv2d