tf.compat.v2.nn.conv3d

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

tf.compat.v2.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, применяемого к одной из них. Это также известно как скользящее скалярное произведение или скользящее внутреннее произведение.

Наша Conv3D реализует форму взаимной корреляции.

Аргументы
`input`	`Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `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` должны совпадать между `input` и `filters`.
`strides`	Список `ints`, длина которого равна `>= 5`. 1-мерный тензор длиной 5. Шаг скользящего окна для каждого измерения `input`. Должен иметь `strides[0] = strides[4] = 1`.
`padding`	`string` из списка: `"SAME", "VALID"`. Тип алгоритма заполнения.
`data_format`	Необязательный `string` из списка: `"NDHWC", "NCDHW"`. По умолчанию `"NDHWC"`. Формат данных входных и выходных данных. При формате по умолчанию "NDHWC" данные хранятся в порядке: [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]. В альтернативном формате "NCDHW" порядок хранения данных: [batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width].
`dilations`	Необязательный список `ints`. По умолчанию `[1, 1, 1, 1, 1]`. 1-мерный тензор длиной 5. Коэффициент расширения для каждого измерения `input`. Если значение равно 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 пакетности и глубины должны быть 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
`Tensor`. Имеет тот же тип, что и `input`.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/compat/v2/nn/conv3d