تينسورفلو :: العمليات :: DepthwiseConv2d الأم

يحسب 2-D depthwise التفاف نظرا 4-D input و filter التنسورات.

ملخص

بالنظر إلى موتر الإدخال للشكل [batch, in_height, in_width, in_channels] ومرشح / موتر kernel للشكل [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier] ، تحتوي على in_channels مرشحات in_channels للعمق 1 ، يطبق depthwise_conv2d مختلفًا لكل قناة إدخال (توسيع من 1 إلى قناة channel_multiplier قنوات لكل منهما)، ثم يسلسل النتائج معا. وبالتالي ، فإن الإخراج يحتوي على قنوات in_channels * channel_multiplier .

for k in 0..in_channels-1
  for q in 0..channel_multiplier-1
    output[b, i, j, k * channel_multiplier + q] =
      sum_{di, dj} input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, k] *
                        filter[di, dj, k, q]

يجب أن يكون لديه strides[0] = strides[3] = 1 . بالنسبة للحالة الأكثر شيوعًا لنفس الخطوات الأفقية والرؤوس ، فإن strides = [1, stride, stride, 1] .

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• الخطوات: 1-D بطول 4. خطوة النافذة المنزلقة لكل بُعد من أبعاد input .
• المساحة المتروكة: نوع خوارزمية الحشو المراد استخدامها.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• data_format: حدد تنسيق البيانات لبيانات الإدخال والإخراج. باستخدام التنسيق الافتراضي "NHWC" ، يتم تخزين البيانات بترتيب: [الدفعة ، الارتفاع ، العرض ، القنوات]. بدلاً من ذلك ، يمكن أن يكون التنسيق "NCHW" ، ترتيب تخزين البيانات: [دفعة ، قنوات ، ارتفاع ، عرض].
• التوسعات: موتر 1-D بطول 4. 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

 DepthwiseConv2dNative(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 DepthwiseConv2dNative(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const DepthwiseConv2dNative::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
)