tensorflow ：： ops ：： Dilation2D

4D inputと3D filterテンソルのグレースケール膨張を計算します。

概要

inputテンソルの形状は[batch, in_height, in_width, depth]で、 filterテンソルの形状は[filter_height, filter_width, depth] 。つまり、各入力チャネルは、独自の構造化関数を使用して他のチャネルとは独立して処理されます。 outputテンソルの形状は[batch, out_height, out_width, depth]です。出力テンソルの空間次元は、 paddingアルゴリズムによって異なります。現在、デフォルトの「NHWC」 data_formatのみをサポートしています。

詳細には、グレースケールの形態学的2D膨張は、最大合計相関です（ conv2dとの整合性のために、 conv2dされていないフィルターを使用します）：

output[b, y, x, c] =
   max_{dy, dx} input[b,
                      strides[1] * y + rates[1] * dy,
                      strides[2] * x + rates[2] * dx,
                      c] +
                filter[dy, dx, c]

最大プーリングは、フィルターのサイズがプーリングカーネルのサイズと等しく、すべてゼロが含まれている場合の特殊なケースです。

二重性に注意：の拡張inputによるfilterの浸食の否定に等しい-input反射によってfilter 。

引数：

• スコープ：スコープオブジェクト
• 入力：形状[batch, in_height, in_width, depth] 。
• フィルタ：形状[filter_height, filter_width, depth] 。
• ストライド：入力テンソルの各次元のスライディングウィンドウのストライド。 [1, stride_height, stride_width, 1]必要があります。
• 率：激しい形態学的拡張のための入力ストライド。 [1, rate_height, rate_width, 1]必要があります。
• パディング：使用するパディングアルゴリズムのタイプ。

戻り値：

• Output ：形状[batch, out_height, out_width, depth] 。

パブリック属性

Operation operation

::tensorflow::Output output

 Dilation2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  const gtl::ArraySlice< int > & rates,
  StringPiece padding
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const