tf.nn.conv3d
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Вычисляет 3D свёртку по заданным 5-мерным input и filter тензорам.
tf.nn.conv3d(
input, filter=None, strides=None, padding=None, data_format='NDHWC',
dilations=[1, 1, 1, 1, 1], name=None, filters=None
)
В обработке сигналов взаимная корреляция является мерой сходства двух волновых форм в зависимости от задержки во времени, применённой к одной из них. Это также известно как скользящее скалярное произведение или скользящее внутреннее произведение.
Наша Conv3D реализует форму взаимной корреляции.
| Аргументы | |
|---|---|
input | A Tensor. Должен быть одного из следующих типов: half, bfloat16, float32, float64. Форма [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]. |
filter | A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и input. Форма [filter_depth, filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]. in_channels должно совпадать между input и filter. |
strides | Список ints длиной >= 5. 1-мерный тензор длиной 5. Шаг скользящего окна для каждого измерения input. Должен иметь strides[0] = strides[4] = 1. |
padding | A string из: "SAME", "VALID". Тип алгоритма заполнения для использования. |
data_format | Необязательный string из: "NDHWC", "NCDHW". По умолчанию "NDHWC". Формат данных входных и выходных данных. С форматом по умолчанию "NDHWC" данные хранятся в порядке: [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]. В качестве альтернативы, формат может быть "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. Фактор расширения для каждого измерения input. Если задано k > 1, между каждым элементом фильтра в этом измерении будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format, см. подробности выше. Расширения в измерениях партии и глубины должны быть 1. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
A 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/nn/conv3d