Evrişim sırasında ön işlem olarak dolgu gerçekleştirir.
FusedResizeAndPadConv2d'ye benzer şekilde, bu işlem, uzamsal dolgu dönüştürme aşamasının im2col aramasıyla birleştirildiği, ancak bu durumda yeniden boyutlandırma için gereken çift doğrusal filtrelemenin olmadığı optimize edilmiş bir uygulamaya izin verir. Dolguyu birleştirmek, ara sonuçları tam tensörler olarak yazma ihtiyacını ortadan kaldırır, bellek baskısını azaltır ve dönüşüm hesaplamalarını birleştirerek bazı gecikme kazanımları elde edebiliriz. Conv2D'nin data_format özelliği bu operasyon tarafından desteklenmiyor ve bunun yerine 'NHWC' sırası kullanılıyor. Dahili olarak bu operasyon, grafik başına tek bir karalama arabelleği kullanır; bu, birden fazla sürümün paralel olarak çalıştırılması durumunda engelleneceği anlamına gelir. Bunun nedeni, bu operatörün öncelikle bellek kullanımını en aza indirmeye yönelik bir optimizasyon olmasıdır.
Sabitler
| Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
| Çıkış <T> | Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
| statik <T TNumber'ı genişletir > FusedPadConv2d <T> | |
| Çıkış <T> | çıktı () |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static FusedPadConv2d <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> girişi, İşlenen < TInt32 > dolguları, İşlenen <T> filtresi, Dize modu, Liste<Uzun> adımlar, Dize dolgusu)
Yeni bir FusedPadConv2d işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam |
|---|---|
| giriş | "[toplu, yükseklik_içi, genişlik_içi,kanal_içi]" şeklinde 4-D. |
| dolgular | Dolgu boyutlarını belirten iki sütunlu bir matris. Satır sayısı "giriş"in sıralamasıyla aynı olmalıdır. |
| filtre | `[filtre_yüksekliği, filtre_genişliği, kanal içi, kanal dışı]' şeklinde 4-D. |
| adımlar | 1-D uzunluk 4. 'Giriş'in her boyutu için kayar pencerenin adımı. Formatla belirtilen boyutla aynı sırada olmalıdır. |
| dolgu malzemesi | Kullanılacak doldurma algoritmasının türü. |
İadeler
- FusedPadConv2d'nin yeni bir örneği