tf.compat.v1.nn.separable_conv2d

Двумерная свёртка с разделимыми фильтрами.

tf.compat.v1.nn.separable_conv2d(
    input,
    depthwise_filter,
    pointwise_filter,
    strides,
    padding,
    rate=None,
    name=None,
    data_format=None,
    dilations=None
)

Выполняет глубинную свёртку, которая применяется отдельно к каналам, а затем точечную свёртку, которая смешивает каналы. Обратите внимание: разделение выполняется между измерениями [1, 2] и 3, а не является пространственным разделением между измерениями 1 и 2.

Подробнее, для формата NHWC по умолчанию:

output[b, i, j, k] = sum_{di, dj, q, r}
    input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, q] *
    depthwise_filter[di, dj, q, r] *
    pointwise_filter[0, 0, q * channel_multiplier + r, k]

strides управляет только шагами глубинной свёртки, поскольку для точечной свёртки шаги неявно равны [1, 1, 1, 1]. Должно выполняться условие strides[0] = strides[3] = 1. Для наиболее распространённого случая с одинаковыми горизонтальным и вертикальным шагами используйте strides = [1, stride, stride, 1]. Если какое-либо значение в rate больше 1, выполняется разреженная глубинная свёртка; в этом случае все значения в тензоре strides должны быть равны 1.

Аргументы
`input`	4-мерный `Tensor` с формой согласно `data_format`.
`depthwise_filter`	4-мерный `Tensor` с формой `[filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier]`. Содержит `in_channels` фильтров свёртки глубины 1.
`pointwise_filter`	4-мерный `Tensor` с формой `[1, 1, channel_multiplier * in_channels, out_channels]`. Точечный фильтр для смешивания каналов после того, как `depthwise_filter` выполнил пространственную свёртку.
`strides`	Одномерный массив размера 4. Шаги глубинной свёртки для каждого измерения `input`.
`padding`	Определяет, как дополнить изображение перед применением глубинной свёртки. Может быть строкой `"SAME"` или `"VALID"`, указывающей тип используемого алгоритма дополнения, либо списком Python, задающим явные дополнения в начале и конце каждого измерения. При использовании явного дополнения и значении data_format `"NHWC"` оно должно иметь вид `[[0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]]`. При использовании явного дополнения и значении data_format `"NCHW"` оно должно иметь вид `[[0, 0], [0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]]`.
`rate`	Одномерный массив размера 2. Коэффициент разрежения, с которым выбираются входные значения вдоль измерений `height` и `width` при разреженной свёртке. Если он больше 1, все значения параметра strides должны быть равны 1.
`name`	Имя этой операции (необязательно).
`data_format`	Формат входных данных. "NHWC" (по умолчанию) или "NCHW".
`dilations`	Псевдоним параметра rate.

Возвращает
4-мерный `Tensor` с формой, соответствующей 'data_format'. Например, при data_format="NHWC" форма имеет вид [batch, out_height, out_width, out_channels].

© 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/separable_conv2d