tensorflow::ops::Conv

#include <nn_ops.h>

Вычисляет N-мерную свёртку, заданную (N+1+batch_dims)-мерными input и (N+2)-мерными filter тензорами.

Краткое описание

Общая функция для вычисления N-мерной свёртки. Требуется, чтобы 1 <= N <= 3.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• input: Tensor типа T и формы batch_shape + spatial_shape + [in_channels] в случае, что channels_last_format = true или формы batch_shape + [in_channels] + spatial_shape, если channels_last_format = false. spatial_shape является N-мерным с N=2 или N=3. Также обратите внимание, что batch_shape определяется параметром batch_dims и по умолчанию равно 1.
• filter: (N+2)-DTensor того же типа, что и input, и формы spatial_filter_shape + [in_channels, out_channels], где spatial_filter_shape является N-мерным с N=2 или N=3.
• strides: 1-мерный тензор длиной N+2. Шаг скользящего окна для каждого измерения input. Должен иметь strides[0] = strides[N+1] = 1.
• padding: Тип алгоритма заполнения.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• explicit_paddings: Если padding является "EXPLICIT", список явных значений заполнения. Для i-го измерения количество вставляемого заполнения перед и после измерения соответственно составляет explicit_paddings[2 * i] и explicit_paddings[2 * i + 1]. Если padding не является "EXPLICIT", explicit_paddings должно быть пустым.
• data_format: Используется для установки формата данных. По умолчанию CHANNELS_FIRST, использует NHWC (2D) / NDHWC (3D) или, если CHANNELS_LAST, использует NCHW (2D) / NCDHW (3D).
• dilations: 1-мерный тензор длиной N+2. Коэффициент расширения для каждого измерения input. Если установлено значение k > 1, между каждым элементом фильтра в этом измерении будет пропущено k-1 ячеек. Порядок измерений определяется значением channels_last_format, см. подробности выше. Расширения по измерениям партии и глубины должны быть 1.
• batch_dims: Положительное целое число, определяющее количество измерений партии для входного тензора. Должно быть меньше ранга входного тензора.
• groups: Положительное целое число, определяющее количество групп, на которые вход разделяется по оси канала. Каждая группа свёртывается отдельно с filters / groups фильтрами. Выход — это конкатенация результатов всех групп по оси канала. Канал входа и фильтров должны быть делимыми на группы.

Возвращает:

• Output: (N+1+batch_dims)-мерный тензор. Порядок измерений определяется значением channels_last_format, см. подробности ниже.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Публичные функции

 Conv(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 Conv(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const 

Публичные статические функции

Attrs BatchDims(
  int64 x
)

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

Attrs ExplicitPaddings(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

Attrs Groups(
  int64 x
)