टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: FusedResizeAndPadConv2D

कनवल्शन के दौरान प्रीप्रोसेस के रूप में आकार बदलें और पैडिंग करें।

सारांश

कनवल्शन के पैकिंग चरण के हिस्से के रूप में स्थानिक परिवर्तनों को अधिक कुशलता से करना अक्सर संभव होता है, इसलिए यह ऑप एक अनुकूलित कार्यान्वयन की अनुमति देता है जहां इन चरणों को एक साथ जोड़ा जाता है। यह मध्यवर्ती परिणामों को पूरे टेंसर के रूप में लिखने की आवश्यकता को रोकता 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 'NHWC' क्रम में डिफ़ॉल्ट 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]
• आकार: 2 तत्वों का एक 1-डी int32 टेंसर : new_height, new_width । छवियों के लिए नया आकार.
• 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।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• आकार_संरेखित_कोने: यदि सत्य है, तो इनपुट और आउटपुट टेंसर के 4 कोने वाले पिक्सेल के केंद्र संरेखित होते हैं, जिससे कोने वाले पिक्सेल पर मान संरक्षित होते हैं। डिफ़ॉल्ट से असत्य.

रिटर्न:

• Output : आउटपुट टेंसर.

सार्वजनिक गुण

Operation operation

::tensorflow::Output output

 FusedResizeAndPadConv2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input size,
  ::tensorflow::Input paddings,
  ::tensorflow::Input filter,
  StringPiece mode,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 FusedResizeAndPadConv2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input size,
  ::tensorflow::Input paddings,
  ::tensorflow::Input filter,
  StringPiece mode,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const FusedResizeAndPadConv2D::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs ResizeAlignCorners(
  bool x
)