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Tensorflow :: ops :: DepthwiseConv2dNative

#include <nn_ops.h>

Berechnet eine 2-D-Tiefenfaltung bei 4-D- input und filter .

Zusammenfassung

Bei einem Eingabetensor der Form [batch, in_height, in_width, in_channels] und einem Filter- / Kernel-Tensor der Form [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier] , der in_channels Faltungsfilter der Tiefe 1 enthält, wird bei jedem Eingangskanal ein anderer Filter depthwise_conv2d (Erweiterung von jeweils 1 Kanal auf channel_multiplier Kanäle), verkettet dann die Ergebnisse miteinander. Somit hat der Ausgang in_channels * channel_multiplier Kanäle.

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]

Muss strides[0] = strides[3] = 1 . Für den häufigsten Fall der gleichen horizontalen und vertikalen Schritte sind strides = [1, stride, stride, 1] .

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • Schritte: 1-D der Länge 4. Der Schritt des Schiebefensters für jede input .
  • padding: Die Art des zu verwendenden Auffüllalgorithmus.

Optionale Attribute (siehe Attrs ):

  • Datenformat: Geben Sie das Datenformat der Eingabe- und Ausgabedaten an. Mit dem Standardformat "NHWC" werden die Daten in der Reihenfolge gespeichert: [Stapel, Höhe, Breite, Kanäle]. Alternativ könnte das Format "NCHW" sein, die Datenspeicherreihenfolge von: [Stapel, Kanäle, Höhe, Breite].
  • Dilatationen: 1-D-Tensor der Länge 4. Der Dilatationsfaktor für jede input . Wenn k> 1 eingestellt ist, werden zwischen jedem Filterelement in dieser Dimension k-1 übersprungene Zellen angezeigt. Die Dimensionsreihenfolge wird durch den Wert von data_format , siehe oben für Details. Dilatationen in den Chargen- und Tiefenabmessungen müssen 1 sein.

Kehrt zurück:

  • Output : Der Ausgangstensor.

Konstruktoren und Destruktoren

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)

Öffentliche Attribute

operation
output

Öffentliche Funktionen

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Öffentliche statische Funktionen

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

Strukturen

tensorflow :: ops :: DepthwiseConv2dNative :: Attrs

Optionale Attributsetzer für DepthwiseConv2dNative .

Öffentliche Attribute

Operation

Operation operation

Ausgabe

::tensorflow::Output output

Öffentliche Funktionen

DepthwiseConv2dNative

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

DepthwiseConv2dNative

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

Knoten

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Öffentliche statische Funktionen

Datei Format

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Dilatationen

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