tensorflow :: ops :: DepthwiseConv2dNative

4-D input ve filter tensörleri verilen 2-B derinlemesine evrişimi hesaplar.

Özet

Şeklinde bir giriş tensör verilen [batch, in_height, in_width, in_channels] ve bir filtre / çekirdek tensör şekil [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier] ihtiva eden in_channels derinliği 1 konvolüsyonel filtreler, depthwise_conv2d her bir giriş kanalı için farklı bir filtre uygular (her biri için 1 kanaldan channel_multiplier kanalına genişler), ardından sonuçları bir araya getirir. Böylece, çıktının in_channels * channel_multiplier kanalları vardır.

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 . Aynı yatay ve tepe adımlarının en yaygın durumu için strides = [1, stride, stride, 1] .

Argümanlar:

• kapsam: Bir Scope nesnesi
• adım sayısı: 1-D uzunluğunda 4. Her input boyutu için kayan pencerenin adım aralığı.
• padding: Kullanılacak dolgu algoritmasının türü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• data_format: Giriş ve çıkış verilerinin veri formatını belirtin. Varsayılan format "NHWC" ile veriler şu sırayla saklanır: [parti, yükseklik, genişlik, kanallar]. Alternatif olarak, format "NCHW" olabilir, veri saklama sırası: [parti, kanallar, yükseklik, genişlik].
• genişlemeler: 1-D uzunluk tensörü 4. Her input boyutu için genişleme faktörü. K> 1 olarak ayarlanırsa, o boyuttaki her filtre öğesi arasında k-1 atlanan hücreler olacaktır. Boyut sırası data_format değerine göre data_format , ayrıntılar için yukarıya bakın. Parti ve derinlik boyutlarındaki genişlemeler 1 olmalıdır.

İadeler:

• Output : Çıkış tensörü.

Genel özellikler

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
)