tensorflow:: ops:: Conv3D

5次元のinputとfilterテンソルが与えられた場合に、3次元畳み込みを計算します。

まとめ

信号処理において、相互相関とは、2つの波形の類似性を、一方の波形に時間遅延を適用した際の関数として表す指標である。これは、スライディングドット積またはスライディング内積とも呼ばれる。

当社のConv3Dは、相互相関の一種を実装しています。

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• 入力: 形状[batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels] 。
• フィルター: 形状[filter_depth, filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] 。in_channels in_channels inputとfilterで一致する必要があります。
• strides: 長さ 5 の 1 次元テンソル。 inputの各次元に対するスライディング ウィンドウのストライド。strides strides[0] = strides[4] = 1ある必要があります。
• padding: 使用するパディングアルゴリズムの種類。

オプション属性（ Attrs参照）：

• data_format: 入力データと出力データのデータ形式。デフォルトの形式「NDHWC」では、データは[batch、in_depth、in_height、in_width、in_channels]の順で格納されます。あるいは、形式を「NCDHW」に指定すると、データの格納順序は[batch、in_channels、in_depth、in_height、in_width]となります。
• 膨張: 長さ 5 の 1 次元テンソル。 inputの各次元の膨張係数。k > 1 に設定すると、その次元の各フィルタ要素間に k-1 個のスキップされたセルが存在します。次元の順序はdata_formatの値によって決まります。詳細は上記を参照してください。バッチ次元と深度次元の膨張は 1 でなければなりません。

返品:

• Output ：出力テンソル。

公開属性

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
)