tensorflow::ops::Conv3D

Calcule une convolution 3D à partir de tenseurs input et filter 5D.

Résumé

En traitement du signal, la corrélation croisée mesure la similarité de deux signaux en fonction d'un décalage temporel appliqué à l'un d'eux. On parle également de produit scalaire glissant.

Notre Conv3D implémente une forme de corrélation croisée.

Arguments :

• portée : un objet Scope
• entrée : Forme [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels] .
• filtre : Forme [filter_depth, filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] . in_channels doit correspondre entre input et filter .
• strides : tenseur 1D de longueur 5. Le pas de la fenêtre glissante pour chaque dimension de input . Doit avoir strides[0] = strides[4] = 1 .
• padding : le type d’algorithme de padding à utiliser.

Attributs optionnels (voir Attrs ) :

• data_format : Format des données d’entrée et de sortie. Par défaut, avec le format « NDHWC », les données sont stockées dans l’ordre suivant : [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]. Le format « NCDHW » permet également de stocker les données dans l’ordre suivant : [batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width].
• Dilatations : tenseur unidimensionnel de longueur 5. Facteur de dilatation pour chaque dimension de input . Si k > 1, k-1 cellules seront ignorées entre chaque élément de filtre sur cette dimension. L’ordre des dimensions est déterminé par la valeur de data_format (voir ci-dessus pour plus de détails). Les dilatations des dimensions batch et depth doivent être égales à 1.

Retours :

• Output : Le tenseur de sortie.

attributs publics

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
)