tf.compat.v1.nn.depthwise_conv2d_native
Вычисляет двумерную глубинную свёртку.
tf.compat.v1.nn.depthwise_conv2d_native(
input,
filter,
strides,
padding,
data_format='NHWC',
dilations=[1, 1, 1, 1],
name=None
)
Для входного тензора формы [batch, in_height, in_width, in_channels] и тензора фильтра / ядра формы [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier], содержащего in_channels свёрточных фильтров глубины 1, depthwise_conv2d применяет отдельный фильтр к каждому входному каналу (расширяя его с 1 канала до channel_multiplier каналов), а затем объединяет результаты. Таким образом, выходной тензор содержит in_channels * channel_multiplier каналов.
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]
Должно выполняться условие strides[0] = strides[3] = 1. Для наиболее распространённого случая с одинаковым шагом по горизонтали и вертикали: strides = [1, stride, stride, 1].
| Аргументы | |
|---|---|
input | Тензор Tensor. Должен иметь один из следующих типов: half, bfloat16, float32, float64. |
filter | Тензор Tensor. Должен иметь тот же тип, что и input. |
strides | Список значений ints. Одномерный список длины 4. Шаг скользящего окна для каждого измерения input. |
padding | Определяет способ дополнения изображения перед применением свёртки. Может быть строкой "SAME" или "VALID", указывающей используемый алгоритм дополнения, либо списком, задающим явное дополнение в начале и в конце каждого измерения. При явном дополнении и значении data_format "NHWC" оно должно иметь вид [[0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]]. При явном дополнении и значении data_format "NCHW" оно должно иметь вид [[0, 0], [0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]]. |
data_format | Необязательное значение string из набора: "NHWC", "NCHW". По умолчанию — "NHWC". Задаёт формат данных на входе и выходе. В формате по умолчанию «NHWC» данные хранятся в порядке [пакет, высота, ширина, каналы]. Также можно использовать формат «NCHW», при котором данные хранятся в порядке [пакет, каналы, высота, ширина]. |
dilations | Необязательный список значений ints. По умолчанию — [1, 1, 1, 1]. Одномерный тензор длины 4. Коэффициент расширения для каждого измерения input. Если задано значение k > 1, между элементами фильтра в этом измерении будет пропущено k-1 ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format; подробности см. выше. Коэффициенты расширения для измерений пакета и глубины должны быть равны 1. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
Тензор Tensor. Имеет тот же тип, что и input. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/depthwise_conv2d_native