tf.nn.erosion2d
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Вычисляет градиентную эрозию тензоров 4-D value и 3-D filters.
tf.nn.erosion2d(
value, filters, strides, padding, data_format, dilations, name=None
)
Тензор value имеет форму [batch, in_height, in_width, depth], а тензор filters имеет форму [filters_height, filters_width, depth], т.е. каждый входной канал обрабатывается независимо от других с собственной функцией структурирования. Тензор output имеет форму [batch, out_height, out_width, depth]. Пространственные размеры тензора вывода зависят от padding алгоритма. В настоящее время поддерживается только по умолчанию "NHWC" data_format.
Подробнее, градиентная морфологическая 2-D эрозия задаётся следующим образом:
output[b, y, x, c] =
min_{dy, dx} value[b,
strides[1] * y - dilations[1] * dy,
strides[2] * x - dilations[2] * dx,
c] -
filters[dy, dx, c]
Двойственность: Эрозия value по filters равна отрицанию дилатации -value по отражённому filters.
| Аргументы | |
|---|---|
value | A Tensor. 4-D с формой [batch, in_height, in_width, depth]. |
filters | A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и value. 3-D с формой [filters_height, filters_width, depth]. |
strides | Список ints длиной >= 4. 1-D длиной 4. Шаг скользящего окна для каждого измерения входного тензора. Должен быть: [1, stride_height, stride_width, 1]. |
padding | A string из: "SAME", "VALID". Тип алгоритма заполнения. |
data_format | A string, в настоящее время поддерживается только "NHWC" . |
dilations | Список ints длиной >= 4. 1-D длиной 4. Шаг входного данных для атрофной морфологической дилатации. Должен быть: [1, rate_height, rate_width, 1]. |
name | Имя операции (необязательно). Если не указано, используется "erosion2d". |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
A Tensor. Имеет тот же тип, что и value. 4-D с формой [batch, out_height, out_width, depth]. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если глубина value не соответствует форме filters, или если padding отличается от 'VALID' или 'SAME'. |
© 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/erosion2d