टेन्सरफ्लो::ऑप्स::डाइलेशन2डी

यह 4-डी input और 3-डी filter टेंसरों के ग्रेस्केल फैलाव की गणना करता है।

सारांश

input टेंसर का आकार [batch, in_height, in_width, depth] है और filter टेंसर का आकार [filter_height, filter_width, depth] है, यानी प्रत्येक इनपुट चैनल को अन्य चैनलों से स्वतंत्र रूप से उसके अपने स्ट्रक्चरिंग फ़ंक्शन के साथ संसाधित किया जाता है। output टेंसर का आकार [batch, out_height, out_width, depth] है। आउटपुट टेंसर के स्थानिक आयाम padding एल्गोरिदम पर निर्भर करते हैं। हम वर्तमान में केवल डिफ़ॉल्ट "NHWC" data_format समर्थन करते हैं।

विस्तार से, ग्रेस्केल मॉर्फोलॉजिकल 2-डी फैलाव अधिकतम-योग सहसंबंध है ( conv2d के साथ संगति के लिए, हम अनमिरर्ड फिल्टर का उपयोग करते हैं):

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]

मैक्स-पूलिंग एक विशेष मामला है जब फ़िल्टर का आकार पूलिंग कर्नेल के आकार के बराबर होता है और उसमें सभी शून्य होते हैं।

द्वैत पर टिप्पणी: filter द्वारा input का फैलाव परावर्तित filter द्वारा -input के क्षरण के निषेध के बराबर होता है।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• इनपुट: 4-डी जिसका आकार [batch, in_height, in_width, depth] है।
• फ़िल्टर: 3-डी आकार के साथ [filter_height, filter_width, depth] .
• स्ट्राइड्स: इनपुट टेंसर के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो का स्ट्राइड। यह होना चाहिए: [1, stride_height, stride_width, 1] ।
• दरें: एट्रस मॉर्फोलॉजिकल फैलाव के लिए इनपुट स्ट्राइड। यह होना चाहिए: [1, rate_height, rate_width, 1] ।
• पैडिंग: उपयोग किए जाने वाले पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार।

प्रतिफल:

• Output : 4-डी जिसका आकार [batch, out_height, out_width, depth] है।

सार्वजनिक विशेषताएँ

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