עזרה להגן על שונית המחסום הגדולה עם TensorFlow על Kaggle הצטרפו אתגר

זרימת טנסור :: אופ :: Dilation2D

#include <nn_ops.h>

מחשבת את התרחבות גווני האפור של input 4-D ונסורי 3-D filter .

סיכום

לטנזור input יש צורה [batch, in_height, in_width, depth] filter יש צורה [filter_height, filter_width, depth] , כלומר, כל ערוץ קלט מעובד ללא תלות באחרים עם פונקציית המבנה שלו. [batch, out_height, out_width, depth] output יש צורה [batch, out_height, out_width, depth] . המידות המרחביות של טנסור הפלט תלויות באלגוריתם padding . כרגע אנו תומכים רק בפורמט data_format המחדל "NHWC".

בפירוט, התרחבות 2-D מורפולוגית בגווני אפור היא המתאם הסכום המקסימלי (לצורך עקביות עם conv2d , אנו משתמשים במסננים ללא שיקוף):

output[b, y, x, c] =
   max_{dy, dx} input[b,
                      strides[1] * y + rates[1] * dy,
                      strides[2] * x + rates[2] * dx,
                      c] +
                filter[dy, dx, c]

איחוד מקסימלי הוא מקרה מיוחד כאשר המסנן בגודל השווה לגודל ליבת המאגר ומכיל את כל האפסים.

הערה בדואליות: התרחבות input ידי filter שווה לשלילת שחיקת -input ידי filter המשתקף.

טענות:

  • היקף: אובייקט Scope
  • קלט: 4-D עם צורה [batch, in_height, in_width, depth] .
  • פילטר: 3-D עם צורה [filter_height, filter_width, depth] .
  • צעדים: צעד החלון הזזה לכל מימד של טנסור הקלט. חייב להיות: [1, stride_height, stride_width, 1] .
  • שיעורים: קלט צעד להרחבה מורפולוגית אדירה. חייב להיות: [1, rate_height, rate_width, 1] .
  • ריפוד: סוג אלגוריתם הריפוד לשימוש.

החזרות:

  • Output : 4-D עם צורה [batch, out_height, out_width, depth] .

בונים והרסנים

Dilation2D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, const gtl::ArraySlice< int > & rates, StringPiece padding)

תכונות ציבוריות

operation
output

פונקציות ציבוריות

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

תכונות ציבוריות

מבצע

Operation operation

תְפוּקָה

::tensorflow::Output output

פונקציות ציבוריות

Dilation2D

 Dilation2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  const gtl::ArraySlice< int > & rates,
  StringPiece padding
)

צוֹמֶת

::tensorflow::Node * node() const 

אופרטור :: זרימת טנסור :: קלט

 operator::tensorflow::Input() const 

אופרטור :: זרימת טנסור :: פלט

 operator::tensorflow::Output() const