tf.compat.v1.nn.depthwise_conv2d_native
Вычисляет 2-мерное свертку по глубине.
tf.compat.v1.nn.depthwise_conv2d_native(
input,
filter,
strides,
padding,
data_format='NHWC',
dilations=[1, 1, 1, 1],
name=None
)
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 in_channels сверточных фильтров глубиной 1, depthwise_conv2d применяет различные фильтры к каждому входному каналу (расширяя с 1 канала до channel_multiplier каналов для каждого), а затем объединяет результаты вместе. Таким образом, выход имеет 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. В наиболее распространённом случае одинаковых горизонтальных и вертикальных шагов, strides = [1, stride, stride, 1].
| Аргументы | |
|---|---|
input | A Tensor. Должен быть одного из следующих типов: half, bfloat16, float32, float64. |
filter | A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и input. |
strides | Список ints. 1-мерный массив длиной 4. Шаг скользящего окна для каждого измерения input. |
padding | Определяет, как выполнить заливку изображения перед применением свёртки. Может быть строкой "SAME" или "VALID", указывающей тип алгоритма заливкой, или списком, указывающим явную заливку в начале и конце каждого измерения. Когда используется явная заливка и data_format является "NHWC", она должна быть в форме [[0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]]. Когда используется явная заливка и data_format является "NCHW", она должна быть в форме [[0, 0], [0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]]. |
data_format | Необязательный string из: "NHWC", "NCHW". По умолчанию "NHWC". Указывает формат данных входных и выходных данных. С помощью стандартного формата "NHWC" данные хранятся в порядке: [batch, высота, ширина, каналы]. В качестве альтернативы, формат может быть "NCHW", порядок хранения данных: [batch, каналы, высота, ширина]. |
dilations | Необязательный список ints. По умолчанию [1, 1, 1, 1]. 1-мерный тензор длиной 4. Фактор расширения для каждого измерения input. Если задано k > 1, между каждым элементом фильтра по данному измерению будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format, см. подробности выше. Расширения по измерениям batch и depth должны быть равны 1. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
A 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