tf.nn.conv3d

Вычисляет 3D-свёртку для тензоров input и filters размерности 5.

tf.nn.conv3d(
    input,
    filters,
    strides,
    padding,
    data_format='NDHWC',
    dilations=None,
    name=None
)

В обработке сигналов взаимная корреляция — это мера сходства двух волновых форм в зависимости от временного сдвига, применённого к одной из них. Это также называется скользящим скалярным произведением или скользящим внутренним произведением.

Реализация Conv3D выполняет один из вариантов взаимной корреляции.

Аргументы
`input`	`Tensor`. Допустимые типы: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`. Форма `[batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]`.
`filters`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `input`. Форма `[filter_depth, filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`. `in_channels` должен совпадать для `input` и `filters`.
`strides`	Список из `ints` длиной `>= 5`. Одномерный тензор длины 5. Шаг скользящего окна для каждого измерения `input`. Должен иметь `strides[0] = strides[4] = 1`.
`padding`	`string` из: `"SAME", "VALID"`. Тип используемого алгоритма дополнения.
`data_format`	Необязательный `string` из: `"NDHWC", "NCDHW"`. По умолчанию — `"NDHWC"`. Формат данных входных и выходных данных. В формате по умолчанию «NDHWC» данные хранятся в следующем порядке: [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]. Также можно использовать формат «NCDHW»; в этом случае данные хранятся в следующем порядке: [batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width].
`dilations`	Необязательный список из `ints`. По умолчанию — `[1, 1, 1, 1, 1]`. Одномерный тензор длины 5. Коэффициент разрежения для каждого измерения `input`. Если задано значение k > 1, между элементами фильтра в этом измерении будут пропущены k-1 ячеек. Порядок измерений определяется значением `data_format`; подробности см. выше. Коэффициенты разрежения для измерений пакета и глубины должны быть равны 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
`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/nn/conv3d