تينسورفلو :: العمليات :: Conv3D

يحسب التفافًا ثلاثي الأبعاد مع input 5-D وموترات filter .

ملخص

في معالجة الإشارات ، يعتبر الارتباط المتبادل مقياسًا للتشابه بين شكلين موجيين كدالة للتأخر الزمني المطبق على أحدهما. يُعرف هذا أيضًا باسم منتج نقطي منزلق أو منتج داخلي منزلق.

يطبق Conv3D الخاص بنا شكلاً من أشكال الارتباط المتبادل.

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• الإدخال: الشكل [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels] .
• عامل التصفية: الشكل [filter_depth, filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] . يجب أن تتطابق in_channels بين input filter .
• الخطوات: موتر 1-D بطول 5. خطوة النافذة المنزلقة لكل بُعد من أبعاد input . يجب أن يكون لديه strides[0] = strides[4] = 1 .
• المساحة المتروكة: نوع خوارزمية الحشو المراد استخدامها.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• data_format: تنسيق البيانات لبيانات الإدخال والإخراج. باستخدام التنسيق الافتراضي "NDHWC" ، يتم تخزين البيانات بالترتيب: [الدفعة ، العمق ، الارتفاع ، العرض ، in_channels]. بدلاً من ذلك ، يمكن أن يكون التنسيق "NCDHW" ، ترتيب تخزين البيانات هو: [دُفعات ، قنوات داخلية ، عمق ، in_height ، in_width].
• التوسعات: موتر 1-D بطول 5. عامل التمدد لكل بعد من أبعاد input . إذا تم التعيين على k> 1 ، فسيكون هناك k-1 خلايا تم تخطيها بين كل عنصر مرشح على هذا البعد. يتم تحديد ترتيب البعد بواسطة قيمة data_format ، انظر أعلاه للحصول على التفاصيل. يجب أن يكون التمدد في أبعاد الدُفعة والعمق 1.

عائدات:

• Output : موتر الإخراج.

السمات العامة

Operation operation

::tensorflow::Output output

 Conv3D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 Conv3D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv3D::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)