tf.nn.conv3d

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

tf.nn.conv3d(
    input, filters, strides, padding, data_format='NDHWC', dilations=None,
    name=None
)

В обработке сигналов кросс-корреляция — это мера сходства двух волновых форм как функция временной задержки, применённой к одной из них. Это также известно как скользящее скалярное произведение или скользящее внутреннее произведение.

Наша функция Conv3D реализует форму кросс-корреляции.

Аргументы
`input`	5-мерный тензор. Должен быть одного из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`. Формат `[batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]`.
`filters`	4-мерный тензор. Должен иметь тот же тип, что и `input`. Формат `[filter_depth, filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`. `in_channels` должен совпадать между `input` и `filters`.
`strides`	Список целых чисел, имеющий длину `>= 5`. 1-мерный тензор длины 5. Шаг скользящего окна для каждого измерения `input`. Должен иметь `strides[0] = strides[4] = 1`.
`padding`	Режим заполнения из: `"SAME", "VALID"`. Тип алгоритма заполнения.
`data_format`	Необязательный параметр формата данных из: `"NDHWC", "NCDHW"`. По умолчанию `"NDHWC"`. Формат данных входных и выходных данных. При стандартном формате "NDHWC" данные хранятся в порядке: [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]. В качестве альтернативы может быть формат "NCDHW", порядок хранения данных: [batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width].
`dilations`	Необязательный список целых чисел. По умолчанию `[1, 1, 1, 1, 1]`. 1-мерный тензор длины 5. Коэффициент расширения для каждого измерения `input`. Если установлен 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 batch и depth должны быть равны 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
5-мерный тензор. 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/r2.4/api_docs/python/tf/nn/conv3d