tensorflow :: ops :: FusedPadConv2D

컨볼 루션 중에 패딩을 전처리로 수행합니다.

요약

FusedResizeAndPadConv2d와 유사하게이 작업은 공간 패딩 변환 단계가 im2col 조회와 융합되는 최적화 된 구현을 허용하지만이 경우 크기 조정에 필요한 이중 선형 필터링이 없습니다. 패딩을 융합하면 중간 결과를 전체 텐서로 쓸 필요가 없어서 메모리 압력이 줄어들고 변환 계산을 병합하여 대기 시간을 얻을 수 있습니다. 대한 data_format 속성 Conv2D는 이 조작에 의해 지원되지 않으며, 'NHWC'순서가 대신 사용됩니다. 내부적으로이 작업은 그래프 당 단일 스크래치 버퍼를 사용하므로 여러 버전이 병렬로 실행되는 경우 차단됩니다. 이 연산자는 주로 메모리 사용을 최소화하기위한 최적화이기 때문입니다.

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• 입력 : 4-D 형태 [batch, in_height, in_width, in_channels] .
• 패딩 : 패딩 크기를 지정하는 2 열 행렬입니다. 행 수는 input 순위와 같아야합니다.
• 필터 : [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] 모양의 4-D.
• strides : 길이의 1-D 4. input 각 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 보폭. format으로 지정된 차원과 동일한 순서 여야합니다.
• padding : 사용할 채우기 알고리즘의 유형입니다.

보고:

• Output : 출력 텐서.

공용 속성

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