tensorflow::ops::FusedPadConv2D

Esegue un'operazione di padding come pre-elaborazione durante una convoluzione.

Riepilogo

Analogamente a FusedResizeAndPadConv2d, questa operazione consente un'implementazione ottimizzata in cui la fase di trasformazione del padding spaziale è fusa con la ricerca im2col, ma in questo caso senza il filtro bilineare necessario per il ridimensionamento. La fusione del padding impedisce la necessità di scrivere i risultati intermedi come tensori interi, riducendo la pressione sulla memoria, e possiamo ottenere alcuni vantaggi in termini di latenza unendo i calcoli di trasformazione. L'attributo data_format per Conv2D non è supportato da questa operazione e viene utilizzato invece l'ordine 'NHWC'. Internamente questa operazione utilizza un singolo buffer temporaneo per grafo, il che significa che si bloccherà se più versioni vengono eseguite in parallelo. Questo perché questo operatore è principalmente un'ottimizzazione per minimizzare l'utilizzo della memoria.

Argomentazioni:

• ambito: un oggetto Scope
• input: 4-D con forma [batch, in_height, in_width, in_channels] .
• paddings: Una matrice a due colonne che specifica le dimensioni del padding. Il numero di righe deve essere uguale al rango input .
• filtro: 4-D con forma [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] .
• passi: 1-D di lunghezza 4. Il passo della finestra scorrevole per ciascuna dimensione di input . Deve essere nello stesso ordine della dimensione specificata con formato.
• padding: Il tipo di algoritmo di padding da utilizzare.

Resi:

• Output : Il tensore di output.

attributi pubblici

Operation operation

::tensorflow::Output output

 FusedPadConv2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input paddings,
  ::tensorflow::Input filter,
  StringPiece mode,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const