tf.nn.conv3d

Вычисляет 3D свёртку для 5D input и filters тензоров.

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 в зависимости от временной задержки, применённой к одной из них. Это также известно как скользящее скалярное произведение или скользящее внутреннее произведение.

Наша Conv3D реализует вид кросс-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]`.
`filters`	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 `filters`.
`strides`	Список `ints` длиной `>= 5`. 1-мерный тензор длиной 5. Шаг скользящего окна для каждой размерности `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 использовании формата "NDHWC" по умолчанию 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 дилатации для каждой размерности `input`. Если установлено k > 1, будет k-1 пропущенных ячеек между каждым элементом фильтра по этой размерности. Порядок размерностей определяется значением `data_format`, см. подробности выше. Дилатации по размерностям batch и depth должны быть 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
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/nn/conv3d