टेन्सरफ्लो::ऑप्स::कन्व2डी

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

सारांश

[batch, in_height, in_width, in_channels] आकार के इनपुट टेंसर और [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] आकार के फ़िल्टर/कर्नेल टेंसर को देखते हुए, यह ऑपरेशन निम्नलिखित कार्य करता है:

1. फ़िल्टर को [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels] आकार के 2-डी मैट्रिक्स में समतल करता है।
2. इनपुट टेंसर से इमेज पैच निकालकर [batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels] आकार का एक वर्चुअल टेंसर बनाता है।
3. प्रत्येक पैच के लिए, फ़िल्टर मैट्रिक्स और इमेज पैच वेक्टर को दाईं ओर से गुणा किया जाता है।

विस्तार से, डिफ़ॉल्ट NHWC प्रारूप के साथ,

output[b, i, j, k] =
    sum_{di, dj, q} input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, q] *
                    filter[di, dj, q, k]

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
• इनपुट: एक 4-आयामी टेंसर। आयाम क्रम की व्याख्या data_format के मान के अनुसार की जाती है, विवरण के लिए नीचे देखें।
• फ़िल्टर: [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] आकार का एक 4-डी टेंसर
• स्ट्राइड्स: लंबाई 4 का 1-डी टेंसर। input के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो का स्ट्राइड। आयाम क्रम data_format के मान द्वारा निर्धारित किया जाता है, विवरण के लिए नीचे देखें।
• पैडिंग: उपयोग किए जाने वाले पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• explicit_paddings: यदि padding "EXPLICIT" है, तो स्पष्ट पैडिंग मात्राओं की सूची। iवें आयाम के लिए, आयाम से पहले और बाद में डाली गई पैडिंग की मात्रा क्रमशः explicit_paddings[2 * i] और explicit_paddings[2 * i + 1] होती है। यदि padding "EXPLICIT" नहीं है, तो explicit_paddings खाली होना चाहिए।
• 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 : एक 4-आयामी टेंसर। आयाम क्रम data_format के मान द्वारा निर्धारित किया जाता है; विवरण के लिए नीचे देखें।

सार्वजनिक विशेषताएँ

Operation operation

::tensorflow::Output output

 Conv2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 Conv2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv2D::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
)

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

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)