Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.3

tf.raw_ops.DepthwiseConv2dNative

Вычисляет двумерную свертку в глубину, заданную 4-мерными input и filter тензорами.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.DepthwiseConv2dNative

tf.raw_ops.DepthwiseConv2dNative(
    input, filter, strides, padding, explicit_paddings=[], data_format='NHWC',
    dilations=[1, 1, 1, 1], name=None
)

При заданном входном тензоре формы [batch, in_height, in_width, in_channels] и тензоре фильтра/ядра формы [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier], содержащем in_channels сверточных фильтров глубиной 1, depthwise_conv2d применяет различные фильтры к каждому входному каналу (расширяя от 1 канала до channel_multiplier каналов для каждого), а затем объединяет результаты вместе. Таким образом, выходной тензор имеет in_channels * channel_multiplier каналов.

for k in 0..in_channels-1
  for q in 0..channel_multiplier-1
    output[b, i, j, k * channel_multiplier + q] =
      sum_{di, dj} input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, k] *
                        filter[di, dj, k, q]

Должны выполняться strides[0] = strides[3] = 1. В наиболее распространенном случае одинаковых горизонтальных и вертикальных шагов, strides = [1, stride, stride, 1].

Аргументы
input A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: half, bfloat16, float32, float64.
filter A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и input.
strides Список ints. 1-мерный список длиной 4. Шаг скользящего окна для каждого измерения input.
padding A string из: "SAME", "VALID", "EXPLICIT". Тип алгоритма заполнения.
explicit_paddings Необязательный список ints. По умолчанию [].
data_format Необязательный string из: "NHWC", "NCHW". По умолчанию "NHWC". Указывает формат данных входных и выходных данных. С использованием формата "NHWC" по умолчанию данные хранятся в порядке: [batch, высота, ширина, каналы]. В качестве альтернативы может быть формат "NCHW", порядок хранения данных: [batch, каналы, высота, ширина].
dilations Необязательный список ints. По умолчанию [1, 1, 1, 1]. 1-мерный тензор длиной 4. Коэффициент расширения для каждого измерения input. Если установлено значение k > 1, между каждым элементом фильтра на этом измерении будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format, см. подробности выше. Расширения в измерениях пакет и глубина должны быть равны 1.
name Имя операции (необязательно).
Возвращает
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/r2.3/api_docs/python/tf/raw_ops/DepthwiseConv2dNative

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API