计算 4-D value
和 3-D filters
张量的灰度侵蚀。
用法
tf.nn.erosion2d(
value, filters, strides, padding, data_format, dilations, name=None
)
参数
-
value
一个Tensor
。 4-D 形状[batch, in_height, in_width, depth]
。 -
filters
一个Tensor
。必须与value
具有相同的类型。 3-D 形状[filters_height, filters_width, depth]
。 -
strides
长度为>= 4
的ints
列表。长度为 4 的一维。输入张量的每个维度的滑动窗口的步幅。必须是:[1, stride_height, stride_width, 1]
。 -
padding
Astring
从:"SAME", "VALID"
.要使用的填充算法的类型。看这里了解更多信息。 -
data_format
Astring
,目前仅支持"NHWC"
。 -
dilations
长度为>= 4
的ints
列表。长度为 4 的 1-D。atrous 形态扩张的输入步幅。必须是:[1, rate_height, rate_width, 1]
。 -
name
操作的名称(可选)。如果未指定,则使用 "erosion2d"。
返回
-
一个
Tensor
。具有与value
相同的类型。 4-D 形状[batch, out_height, out_width, depth]
。
抛出
-
ValueError
如果value
深度与filters
' 形状不匹配,或者填充不是'VALID'
或'SAME'
。
value
张量的形状为 [batch, in_height, in_width, depth]
而 filters
张量的形状为 [filters_height, filters_width, depth]
,即每个输入通道独立于其他输入通道进行处理,并具有自己的结构化函数。 output
张量的形状为 [batch, out_height, out_width, depth]
。输出张量的空间维度取决于padding
算法。我们目前只支持默认的 "NHWC" data_format
。
详细而言,灰度形态二维侵蚀由下式给出:
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]
对偶性:filters
对value
的腐蚀等于-value
被反射的filters
对膨胀的否定。
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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.nn.erosion2d。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。