tensorflow :: ops :: FusedResizeAndPadConv2D

컨볼 루션 중에 전처리로 크기 조정 및 패딩을 수행합니다.

요약

컨볼 루션의 패킹 단계의 일부로 공간 변환을 더 효율적으로 수행하는 것이 종종 가능하므로이 작업을 통해 이러한 단계가 함께 융합되는 최적화 된 구현이 가능합니다. 이렇게하면 중간 결과를 전체 텐서로 쓸 필요가 없어서 메모리 압력이 줄어들고 변환 계산을 병합하여 지연 시간을 얻을 수 있습니다. 대한 data_format 속성 Conv2D는 이 조작에 의해 지원되며, 'NHWC'순서 기본값되지 않습니다. 내부적으로이 작업은 그래프 당 단일 스크래치 버퍼를 사용하므로 여러 버전이 병렬로 실행되는 경우 차단됩니다. 이것은이 연산자가 주로 메모리 사용을 최소화하기위한 최적화이기 때문입니다.

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• 입력 : 4-D 모양 [batch, in_height, in_width, in_channels] .
• size : 1D int32 Tensor of new_height, new_width elements : new_height, new_width . 이미지의 새 크기입니다.
• 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.

선택적 속성 ( Attrs 참조) :

• resize_align_corners : true 인 경우 입력 및 출력 텐서의 4 개 모서리 픽셀 중심이 정렬되어 모서리 픽셀의 값이 유지됩니다. 기본값은 false입니다.

보고:

• Output : 출력 텐서.

공용 속성

Operation operation

::tensorflow::Output output

 FusedResizeAndPadConv2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input size,
  ::tensorflow::Input paddings,
  ::tensorflow::Input filter,
  StringPiece mode,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 FusedResizeAndPadConv2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input size,
  ::tensorflow::Input paddings,
  ::tensorflow::Input filter,
  StringPiece mode,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const FusedResizeAndPadConv2D::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs ResizeAlignCorners(
  bool x
)