tensorflow:: ops:: FusedPadConv2D

কনভোলিউশনের সময় প্রাক-প্রক্রিয়া হিসেবে একটি প্যাডিং সম্পাদন করে।

সারসংক্ষেপ

FusedResizeAndPadConv2d-এর মতোই, এই অপটি একটি অপ্টিমাইজড ইমপ্লিমেন্টেশনের সুযোগ দেয় যেখানে স্পেশিয়াল প্যাডিং ট্রান্সফরমেশন পর্যায়টি im2col লুকআপের সাথে ফিউজ করা হয়, কিন্তু এক্ষেত্রে রিসাইজিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয় বাইলিনিয়ার ফিল্টারিং ছাড়াই। প্যাডিং ফিউজ করার ফলে মধ্যবর্তী ফলাফলগুলোকে সম্পূর্ণ টেনসর হিসেবে লেখার প্রয়োজন হয় না, যা মেমোরির উপর চাপ কমায়, এবং ট্রান্সফরমেশন ক্যালকুলেশনগুলোকে মার্জ করার মাধ্যমে আমরা ল্যাটেন্সিতে কিছুটা উন্নতি করতে পারি। Conv2D- এর জন্য ব্যবহৃত data_format অ্যাট্রিবিউটটি এই অপ দ্বারা সমর্থিত নয়, এবং এর পরিবর্তে 'NHWC' অর্ডার ব্যবহৃত হয়। অভ্যন্তরীণভাবে এই অপটি প্রতি-গ্রাফের জন্য একটিমাত্র স্ক্র্যাচ বাফার ব্যবহার করে, যার অর্থ হলো যদি এর একাধিক সংস্করণ সমান্তরালভাবে চালানো হয় তবে এটি ব্লক হয়ে যাবে। এর কারণ হলো এই অপারেটরটি মূলত মেমোরি ব্যবহার কমানোর জন্য একটি অপ্টিমাইজেশন।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• ইনপুট: ৪-ডি, যার আকৃতি [batch, in_height, in_width, in_channels] ।
• প্যাডিং: একটি দুই-কলামের ম্যাট্রিক্স যা প্যাডিংয়ের আকার নির্দিষ্ট করে। সারির সংখ্যা অবশ্যই input র‍্যাঙ্কের সমান হতে হবে।
• ফিল্টার: ৪-মাত্রিক, যার আকৃতি [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] ।
• স্ট্রাইড: ৪ দৈর্ঘ্যের ১-মাত্রিক। input প্রতিটি ডাইমেনশনের জন্য স্লাইডিং উইন্ডোর স্ট্রাইড। এটি অবশ্যই ফরম্যাটের সাথে নির্দিষ্ট করা ডাইমেনশনের ক্রমানুসারে থাকতে হবে।
• প্যাডিং: কোন ধরনের প্যাডিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হবে।

ফেরত:

• Output : আউটপুট টেনসর।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

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