टेन्सरफ्लो::ऑप्स::फ्यूज्डपैडकन्व2डी

कनवोल्यूशन के दौरान प्रीप्रोसेस के रूप में पैडिंग करता है।

सारांश

FusedResizeAndPadConv2d के समान, यह ऑपरेशन एक अनुकूलित कार्यान्वयन की अनुमति देता है जहाँ स्थानिक पैडिंग रूपांतरण चरण को im2col लुकअप के साथ मिला दिया जाता है, लेकिन इस मामले में आकार बदलने के लिए आवश्यक बिलिनियर फ़िल्टरिंग के बिना। पैडिंग को मिलाने से मध्यवर्ती परिणामों को पूरे टेंसर के रूप में लिखने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है, जिससे मेमोरी पर दबाव कम होता है, और रूपांतरण गणनाओं को मर्ज करके विलंबता में कुछ लाभ प्राप्त किया जा सकता है। Conv2D के लिए data_format विशेषता इस ऑपरेशन द्वारा समर्थित नहीं है, और इसके बजाय 'NHWC' क्रम का उपयोग किया जाता है। आंतरिक रूप से यह ऑपरेशन प्रति-ग्राफ़ एक ही स्क्रैच बफ़र का उपयोग करता है, जिसका अर्थ है कि यदि कई संस्करण समानांतर में चलाए जा रहे हैं तो यह अवरुद्ध हो जाएगा। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह ऑपरेटर मुख्य रूप से मेमोरी उपयोग को कम करने के लिए एक अनुकूलन है।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• इनपुट: 4-डी जिसका आकार [batch, in_height, in_width, in_channels] है।
• पैडिंग: पैडिंग आकार निर्दिष्ट करने वाला दो-स्तंभ मैट्रिक्स। पंक्तियों की संख्या input के रैंक के समान होनी चाहिए।
• फ़िल्टर: 4-डी आकार के साथ [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] ।
• स्ट्राइड्स: लंबाई 4 का 1-डी। input के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो का स्ट्राइड। यह फॉर्मेट के साथ निर्दिष्ट आयाम के समान क्रम में होना चाहिए।
• पैडिंग: उपयोग किए जाने वाले पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार।

प्रतिफल:

• Output : आउटपुट टेंसर।

सार्वजनिक विशेषताएँ

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