텐서플로우:: 작전:: FusedResizeAndPadConv2D

컨볼루션 중 전처리로 크기 조정 및 패딩을 수행합니다.

요약

컨볼루션의 패킹 단계의 일부로 공간 변환을 보다 효율적으로 수행하는 것이 가능한 경우가 많으므로 이 작업을 통해 이러한 단계가 융합되는 최적화된 구현이 가능합니다. 이렇게 하면 중간 결과를 전체 텐서로 작성할 필요가 없어 메모리 부담이 줄어들고 변환 계산을 병합하여 약간의 대기 시간 이득을 얻을 수 있습니다. Conv2D 의 data_format 속성은 이 작업에서 지원되지 않으며 기본값은 'NHWC' 순서입니다. 내부적으로 이 작업은 그래프당 단일 스크래치 버퍼를 사용합니다. 즉, 여러 버전이 병렬로 실행되는 경우 차단됩니다. 이는 이 연산자가 주로 메모리 사용량을 최소화하기 위한 최적화이기 때문입니다.

인수:

• 범위: 범위 개체
• 입력: [batch, in_height, in_width, in_channels] 모양의 4D.
• 크기: 2개 요소로 구성된 1차원 int32 텐서 : new_height, new_width . 이미지의 새로운 크기입니다.
• 패딩: 패딩 크기를 지정하는 2열 행렬입니다. 행 개수는 input 순위와 동일해야 합니다.
• 필터: [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] 모양의 4차원입니다.
• strides: 길이 4의 1-D. input 의 각 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 보폭입니다. 형식으로 지정된 측정기준과 동일한 순서여야 합니다.
• padding: 사용할 패딩 알고리즘 유형입니다.

선택적 속성( Attrs 참조):

• resize_align_corners: true인 경우 입력 및 출력 텐서의 4개 모서리 픽셀의 중심이 정렬되어 모서리 픽셀의 값을 유지합니다. 기본값은 거짓입니다.

보고:

• Output : 출력 텐서.

공개 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
)