tensorflow:: ops:: FusedPadConv2D

畳み込み演算の前処理としてパディングを実行します。

まとめ

FusedResizeAndPadConv2d と同様に、この操作では、空間パディング変換ステージを im2col ルックアップと融合する最適化された実装が可能ですが、この場合はリサイズに必要な双線形フィルタリングは行いません。パディングを融合することで、中間結果をテンソル全体として書き出す必要がなくなり、メモリ負荷が軽減されます。また、変換計算をマージすることでレイテンシも改善されます。Conv2Dのdata_format 属性はこの操作ではサポートされておらず、代わりに「NHWC」順序が使用されます。内部的には、この操作はグラフごとに 1 つのスクラッチ バッファを使用するため、複数のバージョンが並列で実行されるとブロックされます。これは、この演算子が主にメモリ使用量を最小限に抑えるための最適化であるためです。

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• 入力: 形状[batch, in_height, in_width, in_channels]の 4 次元。
• paddings: パディングサイズを指定する2列の行列。行数はinputのランクと同じでなければなりません。
• フィルタ: 形状[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]の 4 次元フィルタ。
• strides: 長さ 4 の 1-D。 inputの各次元に対するスライディング ウィンドウのストライド。フォーマットで指定された次元と同じ順序である必要があります。
• padding: 使用するパディングアルゴリズムの種類。

返品:

• Output ：出力テンソル。

公開属性

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