jax.lax.conv_general_dilated#

jax.lax.conv_general_dilated(lhs, rhs, window_strides, padding, lhs_dilation=None, rhs_dilation=None, dimension_numbers=None, feature_group_count=1, batch_group_count=1, precision=None, preferred_element_type=None)[源代码]#

通用的 n 维卷积算子，带有可选的扩张。

封装了 XLA 的 Conv 算子。

参数:

  • lhs (Array) – 一个秩为 n+2 的输入数组。

  • rhs (Array) – 一个秩为 n+2 的核权重数组。

  • window_strides (Sequence[int]) – 一个包含 n 个整数的序列，表示窗口之间的步长。

  • padding (str | Sequence[tuple[int, int]]) – 可以是字符串 ‘SAME’、‘SAME_LOWER’ 或 ‘VALID’，或者是一个包含 n 个 (low, high) 整数对的序列，表示在每个空间维度之前和之后应用的填充。‘SAME’ 和 ‘SAME_LOWER’ 添加填充以产生与输入相同大小的输出。填充在两侧之间均匀或几乎均匀地分配。如果填充是奇数，则 ‘SAME’ 将额外的填充添加到末尾，而 ‘SAME_LOWER’ 将其添加到开头。

  • lhs_dilation (Sequence[int] | None | None) – None，或者一个包含 n 个整数的序列，表示在 lhs 的每个空间维度中应用的扩张因子。LHS 扩张也称为转置卷积。

  • rhs_dilation (Sequence[int] | None | None) – None，或者一个包含 n 个整数的序列，表示在 rhs 的每个空间维度中应用的扩张因子。RHS 扩张也称为空洞卷积。

  • dimension_numbers (ConvGeneralDilatedDimensionNumbers | None) – 可以是 None，一个 ConvDimensionNumbers 对象，或者一个 3 元组 (lhs_spec, rhs_spec, out_spec)，其中每个元素都是一个长度为 n+2 的字符串。

  • feature_group_count (int) – 整数，默认值为 1。请参阅 XLA HLO 文档。

  • batch_group_count (int) – 整数，默认值为 1。请参阅 XLA HLO 文档。

  • precision (lax.PrecisionLike | None) – 可选。可以是 None，表示后端的默认精度，一个 Precision 枚举值（Precision.DEFAULT、Precision.HIGH 或 Precision.HIGHEST），一个字符串（例如 'highest' 或 'fastest'，请参阅 jax.default_matmul_precision 上下文管理器），或者一个包含两个 Precision 枚举或字符串的元组，表示 lhs 和 rhs 的精度。

  • preferred_element_type (DTypeLike | None | None) – 可选。可以是 None，表示输入类型的默认累积类型，或者是一个数据类型，指示将结果累积到该数据类型并返回该数据类型的结果。

返回值:

一个包含卷积结果的数组。

返回类型:

Array

在 dimension_numbers 的字符串情况下，每个字符通过位置来标识：

  • lhs、rhs 和输出中的批处理维度，使用字符 'N'，

  • lhs 和输出中的特征维度，使用字符 'C'，

  • rhs 中的输入和输出特征维度，分别使用字符 'I' 和 'O'，

  • 以及使用任何不同的字符表示 lhs、rhs 和输出之间的空间维度对应关系。以下示例使用 'W' 和 'H'。

例如，为了表示与具有两个空间维度的 conv 函数一致的维度编号，可以使用 ('NCHW', 'OIHW', 'NCHW')。作为另一个例子，为了表示与 TensorFlow Conv2D 操作一致的维度编号，可以使用 ('NHWC', 'HWIO', 'NHWC')。当使用后一种形式的卷积维度规范时，窗口步长会根据标签在 rhs_spec 字符串中出现的顺序与空间维度字符标签相关联，因此 window_strides[0] 与 rhs_spec 中出现的第一个不是 'I' 或 'O' 的字符对应的维度匹配。

如果 dimension_numbers 为 None，则默认值为 ('NCHW', 'OIHW', 'NCHW')（对于 2D 卷积）。