tensorflow:: ops:: Conv3D

Calcula una convolución 3D a partir de tensores input y filter 5D.

Resumen

En el procesamiento de señales, la correlación cruzada es una medida de la similitud entre dos formas de onda en función de un retardo temporal aplicado a una de ellas. También se conoce como producto escalar deslizante o producto interno deslizante.

Nuestro algoritmo Conv3D implementa una forma de correlación cruzada.

Argumentos:

• ámbito: Un objeto de ámbito
• Entrada: Forma [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels] .
• filtro: Forma [filter_depth, filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] . in_channels deben coincidir entre input y filter .
• pasos: tensor 1-D de longitud 5. El paso de la ventana deslizante para cada dimensión de input . Debe tener strides[0] = strides[4] = 1 .
• relleno: El tipo de algoritmo de relleno que se utilizará.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• formato_de_datos: El formato de los datos de entrada y salida. Con el formato predeterminado "NDHWC", los datos se almacenan en el siguiente orden: [lote, profundidad_de_entrada, altura_de_entrada, ancho_de_entrada, canales_de_entrada]. Alternativamente, el formato podría ser "NCDHW", en cuyo caso el orden de almacenamiento de datos sería: [lote, canales_de_entrada, profundidad_de_entrada, altura_de_entrada, ancho_de_entrada].
• Dilataciones: tensor unidimensional de longitud 5. Factor de dilatación para cada dimensión de input . Si se establece en k > 1, se omitirán k-1 celdas entre cada elemento de filtro en esa dimensión. El orden de las dimensiones viene determinado por el valor de data_format ; consulte más arriba para obtener más detalles. Las dilataciones en las dimensiones de lote y profundidad deben ser 1.

Devoluciones:

• Output : El tensor de salida.

Atributos públicos

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
)