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Python tf.compat.v1.nn.conv2d用法及代碼示例

計算給定 4-D input 和 filter 張量的 2-D 卷積。

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
)

參數

  • input 一個Tensor。必須是以下類型之一：half , bfloat16 , float32 , float64。一個 4-D 張量。維度順序根據 data_format 的值進行解釋，詳見下文。
  • filter 一個Tensor。必須與 input 具有相同的類型。形狀為 [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] 的 4-D 張量
  • strides 長度為 1 , 2 或 4 的 ints 的 int 或列表。 input 的每個維度的滑動窗口的步幅。如果給定單個值，則會在 H 和 W 維度中複製它。默認情況下，N 和 C 維度設置為 1。維度順序由 data_format 的值確定，詳情請參見下文。
  • padding string "SAME" 或 "VALID" 指示要使用的填充算法的類型，或者指示每個維度開始和結束處的顯式填充的列表。當使用顯式填充且 data_format 為 "NHWC" 時，應采用 [[0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]] 的形式。當使用顯式填充且 data_format 為 "NCHW" 時，應采用 [[0, 0], [0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]] 的形式。
  • use_cudnn_on_gpu 可選的 bool 。默認為 True 。
  • data_format 一個可選的 string 來自： "NHWC", "NCHW" 。默認為 "NHWC" 。指定輸入和輸出數據的數據格式。使用默認格式"NHWC"，數據存儲順序為：[batch, height, width, channels]。或者，格式可以是"NCHW"，數據存儲順序為：[batch, channels, height, width]。
  • dilations 長度為 1 , 2 或 4 的 ints 的 int 或列表，默認為 1。input 的每個維度的膨脹因子。如果給定單個值，則會在 H 和 W 維度中複製它。默認情況下，N 和 C 維度設置為 1。如果設置為 k > 1，則該維度上的每個過濾器元素之間將有 k-1 個跳過的單元格。維度順序由 data_format 的值決定，詳見上文。如果 4-d 張量必須為 1，則批量和深度維度的膨脹。
  • name 操作的名稱(可選)。
  • filters 過濾器的別名。

返回

  • 一個Tensor。具有與 input 相同的類型。

給定一個形狀為 [batch, in_height, in_width, in_channels] 的輸入張量和一個形狀為 [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] 的濾波器/內核張量，此操作執行以下操作：

  1. 將過濾器展平為具有形狀的二維矩陣[filter_height * filter_width * in_channels, output_channels].
  2. 從輸入張量中提取圖像塊以形成形狀的虛擬張量[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels].
  3. 對於每個補丁，right-multiplies 過濾器矩陣和圖像補丁向量。

詳細地說，使用默認的 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]

必須有 strides[0] = strides[3] = 1 。對於相同水平和垂直步幅的最常見情況，strides = [1, stride, stride, 1]。

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.compat.v1.nn.conv2d。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。