tf.compat.v1.nn.conv3d

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

tf.compat.v1.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 — это мера сходства двух волновых форм в зависимости от времени смещения, применённого к одной из них. Это также известно как скользящее скалярное произведение или скользящее внутреннее произведение.

Наша функция 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` должны совпадать между `input` и `filter`.
`strides`	Список `ints`, длина которого `>= 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.
`data_format`	Необязательный `string` из: `"NDHWC", "NCDHW"`. По умолчанию `"NDHWC"`. Формат данных входных и выходных данных. При формате 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. Коэффициент расширения для каждого измерения `input`. Если установлено k > 1, между каждым элементом фильтра по этому измерению будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением `data_format`, см. подробности выше. Расширения по измерениям пакетности и глубины должны быть 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `input`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/conv3d