टेन्सरफ्लो::ऑप्स::डेप्थवाइजकन्व2डीनेटिव

यह 4-डी input और filter टेंसर दिए जाने पर 2-डी डेप्थवाइज कनवोल्यूशन की गणना करता है।

सारांश

[batch, in_height, in_width, in_channels] आकार के इनपुट टेंसर और [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier] आकार के फ़िल्टर/कर्नेल टेंसर को देखते हुए, जिसमें गहराई 1 के in_channels कनवोल्यूशनल फ़िल्टर होते हैं, depthwise_conv2d प्रत्येक इनपुट चैनल पर एक अलग फ़िल्टर लागू करता है (प्रत्येक के लिए 1 चैनल से channel_multiplier चैनलों तक विस्तारित करते हुए), फिर परिणामों को एक साथ जोड़ता है। इस प्रकार, आउटपुट में in_channels * channel_multiplier चैनल होते हैं।

for k in 0..in_channels-1
  for q in 0..channel_multiplier-1
    output[b, i, j, k * channel_multiplier + q] =
      sum_{di, dj} input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, k] *
                        filter[di, dj, k, q]

strides[0] = strides[3] = 1 होना चाहिए। समान क्षैतिज और शीर्ष स्ट्राइड्स के सबसे सामान्य मामले के लिए, strides = [1, stride, stride, 1] ।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• स्ट्राइड्स: लंबाई 4 का 1-डी। input के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो का स्ट्राइड।
• पैडिंग: उपयोग किए जाने वाले पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• data_format: इनपुट और आउटपुट डेटा का डेटा फॉर्मेट निर्दिष्ट करें। डिफ़ॉल्ट फॉर्मेट "NHWC" में, डेटा [बैच, ऊंचाई, चौड़ाई, चैनल] के क्रम में संग्रहीत होता है। वैकल्पिक रूप से, फॉर्मेट "NCHW" हो सकता है, जिसमें डेटा [बैच, चैनल, ऊंचाई, चौड़ाई] के क्रम में संग्रहीत होता है।
• डाइलेशन: लंबाई 4 का 1-D टेंसर। input के प्रत्येक आयाम के लिए डाइलेशन कारक। यदि इसे k > 1 पर सेट किया जाता है, तो उस आयाम पर प्रत्येक फ़िल्टर तत्व के बीच k-1 छोड़े गए सेल होंगे। आयाम क्रम data_format के मान द्वारा निर्धारित किया जाता है, विवरण के लिए ऊपर देखें। बैच और गहराई आयामों में डाइलेशन 1 होना चाहिए।

प्रतिफल:

• Output : आउटपुट टेंसर।

सार्वजनिक विशेषताएँ

Operation operation

::tensorflow::Output output

 DepthwiseConv2dNative(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 DepthwiseConv2dNative(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const DepthwiseConv2dNative::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

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