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5D input 및 filter 텐서가 주어진 경우 3D 컨볼 루션을 계산합니다.

요약

신호 처리에서 상호 상관은 두 파형 중 하나에 적용되는 시간 지연의 함수로서 두 파형의 유사성을 측정하는 것입니다. 이것은 슬라이딩 내적 또는 슬라이딩 내적이라고도합니다.

Conv3D 는 상호 상관의 한 형태를 구현합니다.

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• 입력 : Shape [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels] .
• 필터 : 모양 [filter_depth, filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] . in_channels 는 input 과 filter 간에 일치해야합니다.
• strides : 길이의 1 차원 텐서 5. input 각 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 보폭. strides[0] = strides[4] = 1 이어야합니다.
• padding : 사용할 채우기 알고리즘의 유형입니다.

선택적 속성 ( Attrs 참조) :

• data_format : 입력 및 출력 데이터의 데이터 형식. 기본 형식 "NDHWC"를 사용하면 데이터가 [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels] 순서로 저장됩니다. 또는 형식은 "NCDHW"일 수 있으며 데이터 저장 순서는 [batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width]입니다.
• dilations : 길이의 1 차원 텐서 5. input 각 차원에 대한 확장 인자. k> 1로 설정하면 해당 차원의 각 필터 요소 사이에 k-1 개의 건너 뛴 셀이 있습니다. 차원 순서는 data_format 의 값에 의해 결정됩니다. 자세한 내용은 위를 참조하십시오. 배치 및 깊이 치수의 확장은 1이어야합니다.

보고:

• Output : 출력 텐서.

공용 속성

Operation operation

::tensorflow::Output output

 Conv3D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 Conv3D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv3D::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
)