tensorflow:: ops:: Conv3D

Calcula uma convolução 3D a partir de tensores input e filter 5D.

Resumo

Em processamento de sinais, a correlação cruzada é uma medida da similaridade entre duas formas de onda em função de um atraso temporal aplicado a uma delas. Isso também é conhecido como produto escalar deslizante ou produto interno deslizante.

Nosso Conv3D implementa uma forma de correlação cruzada.

Argumentos:

• escopo: Um objeto de escopo
• entrada: Formato [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels] .
• filtro: Formato [filter_depth, filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] . in_channels devem corresponder entre input e filter .
• strides: tensor 1-D de comprimento 5. O passo da janela deslizante para cada dimensão da input . Deve ter strides[0] = strides[4] = 1 .
• Preenchimento: O tipo de algoritmo de preenchimento a ser usado.

Atributos opcionais (ver Attrs ):

• data_format: O formato dos dados de entrada e saída. Com o formato padrão "NDHWC", os dados são armazenados na seguinte ordem: [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]. Alternativamente, o formato pode ser "NCDHW", e a ordem de armazenamento dos dados é: [batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width].
• dilatações: tensor unidimensional de comprimento 5. O fator de dilatação para cada dimensão da input . Se definido como k > 1, haverá k-1 células ignoradas entre cada elemento do filtro nessa dimensão. A ordem das dimensões é determinada pelo valor de data_format ; veja detalhes acima. As dilatações nas dimensões batch e depth devem ser 1.

Devoluções:

• Output : O tensor de saída.

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
)