تينسورفلو :: العمليات :: تمدد 2 د

يحسب تمدد التدرج الرمادي input 4-D وموترات filter 3-D.

ملخص

موتر input له شكل [batch, in_height, in_width, depth] filter له شكل [filter_height, filter_width, depth] ، أي تتم معالجة كل قناة إدخال بشكل مستقل عن القنوات الأخرى بوظيفة الهيكل الخاصة بها. موتر output له شكل [batch, out_height, out_width, depth] . تعتمد الأبعاد المكانية لموتّر الإخراج على خوارزمية padding . ونحن في الوقت الراهن سوى دعم الافتراضي "NHWC" data_format .

بالتفصيل ، فإن التمدد المورفولوجي ثنائي الأبعاد بتدرج الرمادي هو الارتباط الأقصى للمبلغ (من أجل الاتساق مع conv2d ، نستخدم مرشحات غير معكوسة):

output[b, y, x, c] =
   max_{dy, dx} input[b,
                      strides[1] * y + rates[1] * dy,
                      strides[2] * x + rates[2] * dx,
                      c] +
                filter[dy, dx, c]

يعد Max-pooling حالة خاصة عندما يكون حجم المرشح مساويًا لحجم نواة التجميع ويحتوي على جميع الأصفار.

ملاحظة حول الازدواجية: إن تمدد input بواسطة filter يساوي نفي تآكل -input بواسطة filter المنعكس.

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• الإدخال: 4-D مع الشكل [batch, in_height, in_width, depth] .
• عامل التصفية: ثلاثي الأبعاد بالشكل [filter_height, filter_width, depth] .
• strides: خطوة النافذة المنزلقة لكل بعد من أبعاد موتر الإدخال. يجب أن يكون: [1, stride_height, stride_width, 1] .
• المعدلات: خطوة الإدخال للتوسع المورفولوجي الأذيني. يجب أن يكون: [1, rate_height, rate_width, 1] .
• المساحة المتروكة: نوع خوارزمية الحشو المراد استخدامها.

عائدات:

• Output : 4-D مع الشكل [batch, out_height, out_width, depth]

السمات العامة

Operation operation

::tensorflow::Output output

 Dilation2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  const gtl::ArraySlice< int > & rates,
  StringPiece padding
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const