tf.raw_ops.Conv

Вычисляет N-мерную свёртку для тензоров input размерности N+1+batch_dims и filter размерности N+2.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.Conv

tf.raw_ops.Conv(
    input,
    filter,
    strides,
    padding,
    explicit_paddings=[],
    data_format='CHANNELS_LAST',
    dilations=[],
    batch_dims=1,
    groups=1,
    name=None
)

Общая функция для вычисления N-мерной свёртки. Необходимо, чтобы выполнялось условие 1 <= N <= 3.

Аргументы
`input`	Тензор `Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`, `int32`. Тензор типа T и формы `batch_shape + spatial_shape + [in_channels]` в случае, если `channels_last_format = true`, или формы `batch_shape + [in_channels] + spatial_shape`, если `channels_last_format = false`. spatial_shape имеет N измерений с `N=2` или `N=3`. Также обратите внимание, что `batch_shape` определяется параметром `batch_dims` и по умолчанию равен 1.
`filter`	Тензор `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `input`. Тензор `(N+2)-D` того же типа, что и `input`, и формы `spatial_filter_shape + [in_channels, out_channels]`, где spatial_filter_shape имеет N измерений с `N=2` или `N=3`.
`strides`	Список значений `ints`. Одномерный тензор длины `N+2`. Шаг скользящего окна для каждого измерения `input`. Должен иметь `strides[0] = strides[N+1] = 1`.
`padding`	Значение `string` из списка: `"SAME", "VALID", "EXPLICIT"`. Тип используемого алгоритма заполнения.
`explicit_paddings`	Необязательный список значений `ints`. По умолчанию — `[]`. Если `padding` равно `"EXPLICIT"`, содержит список явных величин заполнения. Для измерения i величины заполнения, добавляемые до и после измерения, равны соответственно `explicit_paddings[2 * i]` и `explicit_paddings[2 * i + 1]`. Если `padding` не равно `"EXPLICIT"`, значение `explicit_paddings` должно быть пустым.
`data_format`	Необязательное значение `string` из списка: `"CHANNELS_FIRST", "CHANNELS_LAST"`. По умолчанию — `"CHANNELS_LAST"`. Используется для задания формата данных. По умолчанию `CHANNELS_FIRST` используется формат `NHWC (2D) / NDHWC (3D)` или, если `CHANNELS_LAST`, формат `NCHW (2D) / NCDHW (3D)`.
`dilations`	Необязательный список значений `ints`. По умолчанию — `[]`. Одномерный тензор длины `N+2`. Коэффициент дилатации для каждого измерения `input`. Если задано значение `k > 1`, между элементами фильтра в этом измерении будет `k-1` пропускаемых ячеек. Порядок измерений определяется значением `channels_last_format`; подробности см. выше. Дилатация в измерениях пакетов и глубины должна быть равна 1.
`batch_dims`	Необязательное значение `int`. По умолчанию — `1`. Положительное целое число, задающее количество измерений пакета во входном тензоре. Должно быть меньше ранга входного тензора.
`groups`	Необязательное значение `int`. По умолчанию — `1`. Положительное целое число, задающее количество групп, на которые разделяется входной тензор вдоль оси каналов. Для каждой группы отдельно вычисляется свёртка с фильтрами `filters / groups`. Результаты всех групп объединяются вдоль оси каналов. Число входных каналов и число фильтров должны делиться на число групп без остатка.
`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/raw_ops/Conv