tf.contrib.receptive_field.compute_receptive_field_from_graph_def
Вычисляет параметры рецептивного поля (RF) из объекта Graph или GraphDef.
tf.contrib.receptive_field.compute_receptive_field_from_graph_def(
graph_def, input_node, output_node, stop_propagation=None, input_resolution=None
)
Алгоритм останавливает вычисление рецептивного поля всякий раз, когда он сталкивается с операцией в списке stop_propagation. Преждевременная остановка вычисления может быть полезна для вычисления рецептивного поля подграфа, например, отдельного ответвления сети сети Inception.
| Аргументы | |
|---|---|
graph_def | Объект Graph или GraphDef. |
input_node | Имя входного узла или объекта Tensor из графа. |
output_node | Имя выходного узла или объекта Tensor из графа. |
stop_propagation | Список операций или имен областей, для которых следует остановить распространение рецептивного поля. |
input_resolution | 2D список. Если разрешение входных данных для модели фиксировано и известно, это значение может быть установлено. Это полезно в тех случаях, когда параметры RF зависят от разрешения входных данных (так происходит из-за SAME-падинга в TensorFlow, который в общем случае зависит от разрешения входных данных). Если это None, предполагается, что разрешение входных данных неизвестно, поэтому некоторые параметры RF могут быть неизвестны (в зависимости от архитектуры модели). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
rf_size_x | Размер рецептивного поля сети в горизонтальном направлении относительно указанного входа и выхода. |
rf_size_y | Размер рецептивного поля сети в вертикальном направлении относительно указанного входа и выхода. |
effective_stride_x | Эффективный шаг сети в горизонтальном направлении относительно указанного входа и выхода. |
effective_stride_y | Эффективный шаг сети в вертикальном направлении относительно указанного входа и выхода. |
effective_padding_x | Эффективный падинг сети в горизонтальном направлении относительно указанного входа и выхода. |
effective_padding_y | Эффективный падинг сети в вертикальном направлении относительно указанного входа и выхода. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если сеть не выровнена или если входной или выходной узлы не могут быть найдены. Для критерия выравнивания сети см. photos/vision/features/delf/g3doc/rf_computation.md |
© 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/contrib/receptive_field/compute_receptive_field_from_graph_def
