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tensorflow :: ops :: Conv2D

#include <nn_ops.h>

4D inputfilterテンソルを指定して2D畳み込みを計算します。

概要

形状の入力テンソル[batch, in_height, in_width, in_channels]および形状のフィルター/カーネルテンソル[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] 、この操作は次のことを実行します。

  1. フィルターを形状[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels] 2次元行列[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]
  2. 入力テンソルから画像パッチを抽出して、形状の仮想テンソルを形成します[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels]
  3. パッチごとに、フィルターマトリックスと画像パッチベクトルを右乗算します。

詳細には、デフォルトのNHWC形式である

output[b, i, j, k] =
    sum_{di, dj, q} input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, q] *
                    filter[di, dj, q, k]

strides[0] = strides[3] = 1なければなりません。同じ水平および頂点ストライドの最も一般的なケースでは、 strides = [1, stride, stride, 1]です。

引数:

  • scope: Scopeオブジェクト
  • 入力:4次元テンソル。ディメンションの順序はdata_formatの値に従って解釈されます。詳細については、以下を参照してください。
  • filter:形状の4次元テンソル[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
  • ストライド:長さ4の1次元テンソル。 input各次元のスライディングウィンドウのストライド。ディメンションの順序はdata_formatの値によって決定されます。詳細については、以下を参照してください。
  • padding:使用するパディングアルゴリズムのタイプ。

オプションの属性( Attrs参照):

  • explicit_paddings: padding"EXPLICIT"場合、明示的なパディング量のリスト。 i番目の次元の場合、次元の前後に挿入されるパディングの量は、それぞれexplicit_paddings[2 * i]およびexplicit_paddings[2 * i + 1]です。 padding"EXPLICIT"でない場合、 explicit_paddingsは空でなければなりません。
  • data_format:入出力データのデータ形式を指定します。デフォルトの形式「NHWC」では、データは[バッチ、高さ、幅、チャネル]の順序で保存されます。または、フォーマットは「NCHW」、データの保存順序は次のとおりです:[バッチ、チャネル、高さ、幅]。
  • 膨張:長さ4の1次元テンソル。 input各次元の膨張係数。 k> 1に設定すると、その次元の各フィルター要素間にk-1個のスキップされたセルがあります。ディメンションの順序はdata_formatの値によって決定されます。詳細については、上記を参照してください。バッチディメンションと深度ディメンションの膨張は1でなければなりません。

戻り値:

  • Output :4次元テンソル。ディメンションの順序はdata_formatの値によって決定されます。詳細については、以下を参照してください。

コンストラクタとデストラクタ

Conv2D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding)
Conv2D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const Conv2D::Attrs & attrs)

公開属性

operation
output

公開機能

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

パブリック静的関数

DataFormat (StringPiece x)
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)
UseCudnnOnGpu (bool x)

構造

tensorflow :: ops :: Conv2D :: Attrs

Conv2Dのオプションの属性セッター。

公開属性

操作

Operation operation

出力

::tensorflow::Output output

公開機能

Conv2D

 Conv2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

Conv2D

 Conv2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv2D::Attrs & attrs
)

ノード

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

パブリック静的関数

DataFormat

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

膨張

Attrs Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

ExplicitPaddings

Attrs ExplicitPaddings(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

UseCudnnOnGpu

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)