TensorFlow函數(shù)教程：tf.nn.erosion2d

tf.nn.erosion2d函數(shù)

tf.nn.erosion2d(
    value,
    kernel,
    strides,
    rates,
    padding,
    name=None
)

定義在：tensorflow/python/ops/nn_ops.py

請(qǐng)參閱指南：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)>形態(tài)學(xué)濾波

計(jì)算4-D value和3-D kernel張量的灰度腐蝕.

value張量具有shape [batch, in_height, in_width, depth],并且kernel張量具有shape [kernel_height, kernel_width, depth],即,每個(gè)輸入通道都獨(dú)立于其他輸入通道(具有自己的結(jié)構(gòu)功能)進(jìn)行處理.該output張量具有shape [batch, out_height, out_width, depth].輸出張量的空間維度取決于padding算法.我們目前只支持默認(rèn)的“NHWC” data_format.

詳細(xì)地說,灰度形態(tài)2-D腐蝕由下列式子給出：

output[b, y, x, c] =
   min_{dy, dx} value[b,
                      strides[1] * y - rates[1] * dy,
                      strides[2] * x - rates[2] * dx,
                      c] -
                kernel[dy, dx, c]

對(duì)偶性：kernel對(duì)value的侵蝕等于反射kernel對(duì)-value的擴(kuò)張的否定.

參數(shù)：

• value：一個(gè)Tensor,是4-D的,具有shape [batch, in_height, in_width, depth].
• kernel：一個(gè)Tensor,必須與value具有相同類型,是3-D的,具有shape [kernel_height, kernel_width, depth].
• strides：ints列表,長(zhǎng)度>= 4.1-D的,長(zhǎng)度為4.輸入張量的每個(gè)維度的滑動(dòng)窗口的步幅.必須是：[1, stride_height, stride_width, 1].
• rates：ints列表,長(zhǎng)度>= 4.1-D的,長(zhǎng)度為4.輸入步幅為atrous形態(tài)擴(kuò)張.必須是：[1, rate_height, rate_width, 1].
• padding：string,可以是："SAME", "VALID".要使用的填充算法的類型.
• name：操作的名稱(可選).如果未指定,則使用“erosion2d”.

返回：

該函數(shù)返回一個(gè)Tensor.與value具有相同的類型.4-D的,具有shape [batch, out_height, out_width, depth].

可能引發(fā)的異常：

• ValueError：如果value深度與kernel的shape不匹配,或者填充不是'VALID'或者'SAME'.