टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: फ़्यूज्डपैडConv2D

कनवल्शन के दौरान प्रीप्रोसेस के रूप में पैडिंग करता है।

सारांश

FusedResizeAndPadConv2d के समान, यह ऑप एक अनुकूलित कार्यान्वयन की अनुमति देता है जहां स्थानिक पैडिंग परिवर्तन चरण को im2col लुकअप के साथ जोड़ा जाता है, लेकिन इस मामले में आकार बदलने के लिए आवश्यक बिलिनियर फ़िल्टरिंग के बिना। पैडिंग को फ़्यूज़ करने से मध्यवर्ती परिणामों को पूरे टेंसर के रूप में लिखने की आवश्यकता नहीं होती है, जिससे मेमोरी दबाव कम हो जाता है, और हम परिवर्तन गणनाओं को मर्ज करके कुछ विलंबता लाभ प्राप्त कर सकते हैं। Conv2D के लिए data_format विशेषता इस ऑप द्वारा समर्थित नहीं है, और इसके बजाय 'NHWC' ऑर्डर का उपयोग किया जाता है। आंतरिक रूप से यह ऑप एकल प्रति-ग्राफ़ स्क्रैच बफ़र का उपयोग करता है, जिसका अर्थ है कि यदि एकाधिक संस्करण समानांतर में चलाए जा रहे हैं तो यह अवरुद्ध हो जाएगा। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह ऑपरेटर मुख्य रूप से मेमोरी उपयोग को कम करने के लिए एक अनुकूलन है।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• इनपुट: आकार के साथ 4-डी [batch, in_height, in_width, in_channels]
• पैडिंग: पैडिंग आकार निर्दिष्ट करने वाला दो-स्तंभ मैट्रिक्स। पंक्तियों की संख्या input की रैंक के समान होनी चाहिए।
• फ़िल्टर: 4-डी आकार के साथ [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
• स्ट्राइड्स: लंबाई का 1-डी 4. input के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो का स्ट्राइड। प्रारूप के साथ निर्दिष्ट आयाम के समान क्रम में होना चाहिए।
• पैडिंग: उपयोग करने के लिए पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार।

रिटर्न:

• Output : आउटपुट टेंसर.

सार्वजनिक गुण

Operation operation

::tensorflow::Output output

 FusedPadConv2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input paddings,
  ::tensorflow::Input filter,
  StringPiece mode,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const