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 维卷积运算符，支持可选的膨胀。

封装了 XLA 的 Conv 运算符。

参数:

  • lhs (Array) – 一个秩为 n+2 维的输入数组。

  • rhs (Array) – 一个秩为 n+2 维的内核权重数组。

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

  • padding (str | Sequence[tuple[int, int]]) – 字符串 ‘SAME’、‘SAME_LOWER’ 或 ‘VALID’，或者一个包含 n 个 (low, high) 整数对的序列，表示应用于每个空间维度前后填充的大小。‘SAME’ 和 ‘SAME_LOWER’ 会添加填充，使输出大小与输入大小相同。填充会平均（或近似平均）地分布在两侧。如果填充是奇数，‘SAME’ 会在末尾添加额外的填充，而 ‘SAME_LOWER’ 会在开头添加。

  • lhs_dilation (Sequence[int] | None) – None，或一个包含 n 个整数的序列，表示应用于 lhs 每个空间维度的膨胀因子。LHS 膨胀也称为转置卷积。

  • rhs_dilation (Sequence[int] | None) – None，或一个包含 n 个整数的序列，表示应用于 rhs 每个空间维度的膨胀因子。RHS 膨胀也称为空洞卷积（atrous convolution）。

  • dimension_numbers (ConvGeneralDilatedDimensionNumbers) – None，或一个 ConvDimensionNumbers 对象，或一个 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，默认为 1。参见 XLA HLO 文档。

  • batch_group_count (int) – 整数，默认为 1。参见 XLA HLO 文档。

  • precision (lax.PrecisionLike) – 可选参数。可以是 None，表示后端默认的精度；一个 Precision 枚举值（Precision.DEFAULT、Precision.HIGH 或 Precision.HIGHEST）；一个字符串（例如 ‘highest’ 或 ‘fastest’，参见 jax.default_matmul_precision 上下文管理器）；或一个由两个 Precision 枚举或字符串组成的元组，表示 lhs 和 rhs 的精度。

  • preferred_element_type (DTypeLike | None) – 可选参数。可以是 None，表示输入类型的默认累积类型；或一个数据类型，表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:

包含卷积结果的数组。

返回类型:

数组

当 dimension_numbers 是字符串时，每个字符通过位置标识

  • 在 lhs、rhs 和输出中的批量维度用字符 ‘N’ 标识，

  • 在 lhs 和输出中的特征维度用字符 ‘C’ 标识，

  • 在 rhs 中的输入和输出特征维度分别用字符 ‘I’ 和 ‘O’ 标识，并且

  • 在 lhs、rhs 和输出之间的空间维度对应关系使用任何不同的字符表示。下面的示例使用 ‘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')。另一个例子是，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，窗口步幅与空间维度字符标签相关联，其顺序与标签在 rhs_spec 字符串中出现的顺序一致，因此 window_strides[0] 会与 rhs_spec 中第一个不是 'I' 或 'O' 的字符对应的维度匹配。

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