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Python tf.compat.v1.nn.conv2d用法及代码示例


计算给定 4-D input 和 filter 张量的 2-D 卷积。

用法

tf.compat.v1.nn.conv2d(
    input, filter=None, strides=None, padding=None, use_cudnn_on_gpu=True,
    data_format='NHWC', dilations=[1, 1, 1, 1], name=None, filters=None
)

参数

  • input 一个Tensor。必须是以下类型之一：half , bfloat16 , float32 , float64。一个 4-D 张量。维度顺序根据 data_format 的值进行解释，详见下文。
  • filter 一个Tensor。必须与 input 具有相同的类型。形状为 [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] 的 4-D 张量
  • strides 长度为 1 , 2 或 4 的 ints 的 int 或列表。 input 的每个维度的滑动窗口的步幅。如果给定单个值，则会在 H 和 W 维度中复制它。默认情况下，N 和 C 维度设置为 1。维度顺序由 data_format 的值确定，详情请参见下文。
  • padding string "SAME" 或 "VALID" 指示要使用的填充算法的类型，或者指示每个维度开始和结束处的显式填充的列表。当使用显式填充且 data_format 为 "NHWC" 时，应采用 [[0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]] 的形式。当使用显式填充且 data_format 为 "NCHW" 时，应采用 [[0, 0], [0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]] 的形式。
  • use_cudnn_on_gpu 可选的 bool 。默认为 True 。
  • data_format 一个可选的 string 来自： "NHWC", "NCHW" 。默认为 "NHWC" 。指定输入和输出数据的数据格式。使用默认格式"NHWC"，数据存储顺序为：[batch, height, width, channels]。或者，格式可以是"NCHW"，数据存储顺序为：[batch, channels, height, width]。
  • dilations 长度为 1 , 2 或 4 的 ints 的 int 或列表，默认为 1。input 的每个维度的膨胀因子。如果给定单个值，则会在 H 和 W 维度中复制它。默认情况下，N 和 C 维度设置为 1。如果设置为 k > 1，则该维度上的每个过滤器元素之间将有 k-1 个跳过的单元格。维度顺序由 data_format 的值决定，详见上文。如果 4-d 张量必须为 1，则批量和深度维度的膨胀。
  • name 操作的名称(可选)。
  • filters 过滤器的别名。

返回

  • 一个Tensor。具有与 input 相同的类型。

给定一个形状为 [batch, in_height, in_width, in_channels] 的输入张量和一个形状为 [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] 的滤波器/内核张量，此操作执行以下操作：

  1. 将过滤器展平为具有形状的二维矩阵[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels].
  2. 从输入张量中提取图像块以形成形状的虚拟张量[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels].
  3. 对于每个补丁，right-multiplies 过滤器矩阵和图像补丁向量。

详细地说，使用默认的 NHWC 格式，

output[b, i, j, k] =
    sum_{di, dj, q} input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, q]

                    * filter[di, dj, q, k]

必须有 strides[0] = strides[3] = 1 。对于相同水平和垂直步幅的最常见情况，strides = [1, stride, stride, 1]。

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.compat.v1.nn.conv2d。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。