tensorflow :: ops :: FusedPadConv2D

Wykonuje wypełnienie jako preproces podczas konwolucji.

streszczenie

Podobnie jak FusedResizeAndPadConv2d, ta operacja pozwala na zoptymalizowaną implementację, w której etap transformacji wypełnienia przestrzennego jest połączony z wyszukiwaniem im2col, ale w tym przypadku bez bilinearnego filtrowania wymaganego do zmiany rozmiaru. Połączenie wypełnienia zapobiega konieczności zapisywania wyników pośrednich jako całych tensorów, zmniejszając obciążenie pamięci i możemy uzyskać pewne korzyści w postaci opóźnień poprzez scalenie obliczeń transformacji. Atrybut data_format dla Conv2D nie jest obsługiwany przez tę operację, a zamiast tego używana jest kolejność „NHWC”. Wewnętrznie ta operacja wykorzystuje pojedynczy bufor magazynowania dla każdego wykresu, co oznacza, że ​​będzie blokować, jeśli wiele wersji jest uruchamianych równolegle. Dzieje się tak, ponieważ ten operator jest przede wszystkim optymalizacją w celu zminimalizowania zużycia pamięci.

Argumenty:

• zakres: obiekt Scope
• dane wejściowe: 4-D z kształtem [batch, in_height, in_width, in_channels] .
• dopełnienia: macierz dwukolumnowa określająca rozmiary dopełnienia. Liczba wierszy musi być taka sama, jak ranga danych input .
• filtr: 4-D z kształtem [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] .
• kroki: 1-D długości 4. Krok okna przesuwnego dla każdego wymiaru input . Musi być w tej samej kolejności co wymiar określony w formacie.
• padding: typ algorytmu dopełniania, który ma być używany.

Zwroty:

• Output : tensor wyjściowy.

Atrybuty publiczne

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