tensorflow:: ops:: Conv3D

৫-মাত্রিক input এবং filter টেনসর দেওয়া থাকলে একটি ৩-মাত্রিক কনভোলিউশন গণনা করে।

সারসংক্ষেপ

সিগন্যাল প্রসেসিং-এ, ক্রস-কোরিলেশন হলো দুটি ওয়েভফর্মের সাদৃশ্য পরিমাপের একটি পদ্ধতি, যা এদের যেকোনো একটিতে টাইম-ল্যাগ প্রয়োগের ওপর নির্ভরশীল। এটি স্লাইডিং ডট প্রোডাক্ট বা স্লাইডিং ইনার-প্রোডাক্ট নামেও পরিচিত।

আমাদের Conv3D এক ধরনের ক্রস-কোরিলেশন বাস্তবায়ন করে।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• ইনপুট: আকৃতি [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels] ।
• ফিল্টার: আকৃতি [filter_depth, filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] । input এবং filter মধ্যে in_channels অবশ্যই একই হতে হবে।
• স্ট্রাইডস: ৫ দৈর্ঘ্যের একটি ১-মাত্রিক টেনসর। input প্রতিটি ডাইমেনশনের জন্য স্লাইডিং উইন্ডোর স্ট্রাইড। অবশ্যই strides[0] = strides[4] = 1 হতে হবে।
• প্যাডিং: কোন ধরনের প্যাডিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হবে।

ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউটসমূহ (দেখুন Attrs ):

• ডেটা_ফরম্যাট: ইনপুট এবং আউটপুট ডেটার ফরম্যাট। ডিফল্ট ফরম্যাট "NDHWC"-তে, ডেটা এই ক্রমে সংরক্ষিত হয়: [ব্যাচ, ইন_ডেপথ, ইন_হাইট, ইন_উইডথ, ইন_চ্যানেলস]। বিকল্পভাবে, ফরম্যাটটি "NCDHW" হতে পারে, সেক্ষেত্রে ডেটা সংরক্ষণের ক্রম হলো: [ব্যাচ, ইন_চ্যানেলস, ইন_ডেপথ, ইন_হাইট, ইন_উইডথ]।
• ডাইলেশন: ৫ দৈর্ঘ্যের একটি ১-ডি টেনসর। এটি input প্রতিটি ডাইমেনশনের জন্য ডাইলেশন ফ্যাক্টর। যদি এর মান k > 1 সেট করা হয়, তাহলে সেই ডাইমেনশনের প্রতিটি ফিল্টার এলিমেন্টের মধ্যে k-1 টি সেল বাদ দেওয়া হবে। ডাইমেনশনের ক্রম data_format এর মান দ্বারা নির্ধারিত হয়, বিস্তারিত জানতে উপরে দেখুন। ব্যাচ এবং ডেপথ ডাইমেনশনে ডাইলেশন অবশ্যই ১ হতে হবে।

ফেরত:

• Output : আউটপুট টেনসর।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output output

 Conv3D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 Conv3D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv3D::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)