тензорный поток :: ops :: DepthwiseConv2dNative

Вычисляет двумерную глубинную свертку с учетом input filter тензоров и filter .

Резюме

Учитывая входной тензор формы [batch, in_height, in_width, in_channels] и тензор фильтра / ядра формы [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier] , содержащий сверточные фильтры in_channels глубины 1, depthwise_conv2d применяет разные фильтры к каждому входному каналу. (расширение от 1 канала до каналов channel_multiplier для каждого), затем объединяет результаты вместе. Таким образом, на выходе есть in_channels * channel_multiplier .

for k in 0..in_channels-1
  for q in 0..channel_multiplier-1
    output[b, i, j, k * channel_multiplier + q] =
      sum_{di, dj} input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, k] *
                        filter[di, dj, k, q]

Должны быть strides[0] = strides[3] = 1 . Для наиболее частого случая одинаковых горизонтальных и вершинных шагов strides = [1, stride, stride, 1] .

Аргументы:

• scope: объект Scope
• шаги: 1-D длины 4. Шаг скользящего окна для каждого измерения input .
• padding: Тип используемого алгоритма заполнения.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

• data_format: укажите формат данных для входных и выходных данных. В формате по умолчанию «NHWC» данные хранятся в следующем порядке: [пакет, высота, ширина, каналы]. В качестве альтернативы форматом может быть «NCHW», порядок хранения данных: [пакет, каналы, высота, ширина].
• Расширения: одномерный тензор длины 4. Коэффициент расширения для каждого измерения input . Если установлено значение k> 1, между каждым фильтрующим элементом в этом измерении будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format , подробности см. Выше. Отклонения размеров партии и глубины должны быть равны 1.

Возврат:

• Output : выходной тензор.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

 DepthwiseConv2dNative(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 DepthwiseConv2dNative(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const DepthwiseConv2dNative::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
)

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