mindspore.ops.conv3d

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mindspore.ops.conv3d(input, weight, bias=None, stride=1, pad_mode='valid', padding=0, dilation=1, groups=1)[源代码]

对输入Tensor计算三维卷积。通常,输入Tensor的shape为 \((N, C_{in}, D_{in}, H_{in}, W_{in})\) ,其中 \(N\) 为batch size,\(C\) 为通道数,\(D, H, W\) 分别为特征图的深度、高度和宽度。

根据以下公式计算输出:

\[\text{out}(N_i, C_{\text{out}_j}) = \text{bias}(C_{\text{out}_j}) + \sum_{k = 0}^{C_{in} - 1} \text{ccor}({\text{weight}(C_{\text{out}_j}, k), \text{X}(N_i, k)})\]

其中, \(bias\) 为输出偏置,\(ccor\)cross-correlation 操作, \(weight\) 为卷积核的值, \(X\) 为输入的特征图。

  • \(i\) 对应batch数,其范围为 \([0, N-1]\) ,其中 \(N\) 为输入batch。

  • \(j\) 对应输出通道,其范围为 \([0, C_{out}-1]\) ,其中 \(C_{out}\) 为输出通道数,该值也等于卷积核的个数。

  • \(k\) 对应输入通道数,其范围为 \([0, C_{in}-1]\) ,其中 \(C_{in}\) 为输入通道数,该值也等于卷积核的通道数。

因此,上面的公式中, \({bias}(C_{\text{out}_j})\) 为第 \(j\) 个输出通道的偏置, \({weight}(C_{\text{out}_j}, k)\) 表示第 \(j\) 个 卷积核在第 \(k\) 个输入通道的卷积核切片, \({X}(N_i, k)\) 为特征图第 \(i\) 个batch第 \(k\) 个输入通道的切片。

卷积核shape为 \((\text{kernel_size[0]}, \text{kernel_size[1]}, \text{kernel_size[2]})\) ,其中 \(\text{kernel_size[0]}\)\(\text{kernel_size[1]}\)\(\text{kernel_size[2]}\) 分别是卷积核的深度、高度和宽度。若考虑到输入输出通道以及 group ,则完整卷积核的shape为 \((C_{out}, C_{in} / \text{group}, \text{kernel_size[0]}, \text{kernel_size[1]}, \text{kernel_size[2]})\) , 其中 group 是分组卷积时在通道上分割输入 x 的组数。

想更深入了解卷积层,请参考论文 Gradient Based Learning Applied to Document Recognition

说明

  1. 在Ascend平台上,目前只支持 \(groups=1\)

  2. 在Ascend平台上,目前只支持 \(dilation=1\)

参数:
  • input (Tensor) - shape为 \((N, C_{in}, D_{in}, H_{in}, W_{in})\) 的Tensor。

  • weight (Tensor) - shape为 \((C_{out}, C_{in} / \text{groups}, \text{kernel_size[0]}, \text{kernel_size[1]}, \text{kernel_size[2]})\) ,则卷积核的大小为 \((\text{kernel_size[0]}, \text{kernel_size[1]}, \text{kernel_size[2]})\)

  • bias (Tensor,可选) - 偏置Tensor,shape为 \((C_{out})\) 的Tensor。如果 bias 是None,将不会添加偏置。默认值: None

  • stride (Union[int, tuple[int]],可选) - 卷积核移动的步长,可以为单个int或三个int组成的tuple。一个int表示在深度、高度和宽度方向的移动步长均为该值。三个int组成的tuple分别表示在深度、高度和宽度方向的移动步长。默认值: 1

  • pad_mode (str,可选) - 指定填充模式。取值为 "same""valid" ,或 "pad" 。默认值: "valid"

    • "same":输出的高度和宽度分别与输入整除 stride 后的值相同。填充将被均匀地添加到高和宽的两侧,剩余填充量将被添加到维度末端。若设置该模式,padding 的值必须为0。

    • "valid":在不填充的前提下返回有效计算所得的输出。不满足计算的多余像素会被丢弃。如果设置此模式,则 padding 的值必须为0。

    • "pad":对输入 input 进行填充。在输入的高度和宽度方向上填充 padding 大小的0。如果设置此模式, padding 必须大于或等于0。

  • padding (Union[int, tuple[int], list[int]],可选) - 输入 input 的深度、高度和宽度方向上填充的数量。数据类型为int或包含3个int组成的tuple。如果 padding 是一个int,那么前、后、上、下、左、右的填充都等于 padding 。如果 padding 是一个有3个int组成的tuple,那么前、后的填充为 padding[0] ,上、下的填充为 padding[1] ,左、右的填充为 padding[2] 。值必须大于等于0,默认值: 0

  • dilation (Union[int, tuple[int]],可选) - 卷积核膨胀尺寸。数据类型为int或由3个int组成的tuple: \((dilation_d, dilation_h, dilation_w)\)。目前在Ascend后端, 只支持该值为1。若 \(k > 1\) ,则卷积核间隔 k 个元素进行采样。前后、垂直和水平方向上,其取值范围分别为[1, D]、[1, H]和[1, W]。默认值: 1

  • groups (int,可选) - 将过滤器拆分的组数。默认值: 1

返回:

Tensor,卷积后的值。shape为 \((N, C_{out}, D_{out}, H_{out}, W_{out})\)

pad_mode"same" 时:

\[\begin{split}\begin{array}{ll} \\ D_{out} = \left \lceil{\frac{D_{in}}{\text{stride[0]}}} \right \rceil \\ H_{out} = \left \lceil{\frac{H_{in}}{\text{stride[1]}}} \right \rceil \\ W_{out} = \left \lceil{\frac{W_{in}}{\text{stride[2]}}} \right \rceil \\ \end{array}\end{split}\]

pad_mode"valid" 时:

\[\begin{split}\begin{array}{ll} \\ D_{out} = \left \lfloor{\frac{D_{in} - \text{dilation[0]} \times (\text{kernel_size[0]} - 1) } {\text{stride[0]}} + 1} \right \rfloor \\ H_{out} = \left \lfloor{\frac{H_{in} - \text{dilation[1]} \times (\text{kernel_size[1]} - 1) } {\text{stride[1]}} + 1} \right \rfloor \\ W_{out} = \left \lfloor{\frac{W_{in} - \text{dilation[2]} \times (\text{kernel_size[2]} - 1) } {\text{stride[2]}} + 1} \right \rfloor \\ \end{array}\end{split}\]

pad_mode"pad" 时:

\[\begin{split}\begin{array}{ll} \\ D_{out} = \left \lfloor{\frac{D_{in} + padding[0] + padding[0] - (\text{dilation[0]} - 1) \times \text{kernel_size[0]} - 1 }{\text{stride[0]}} + 1} \right \rfloor \\ H_{out} = \left \lfloor{\frac{H_{in} + padding[1] + padding[1] - (\text{dilation[1]} - 1) \times \text{kernel_size[1]} - 1 }{\text{stride[1]}} + 1} \right \rfloor \\ W_{out} = \left \lfloor{\frac{W_{in} + padding[2] + padding[2] - (\text{dilation[2]} - 1) \times \text{kernel_size[2]} - 1 }{\text{stride[2]}} + 1} \right \rfloor \\ \end{array}\end{split}\]
异常:
  • TypeError - stridepaddingdilation 既不是int也不是tuple。

  • TypeError - groups 不是int。

  • TypeError - bias 不是Tensor。

  • ValueError - bias 的shape不是 \((C_{out})\)

  • ValueError - stridediation 小于1。

  • ValueError - pad_mode 不是"same"、"valid"或"pad"。

  • ValueError - padding 是一个长度不等于3的tuple。

  • ValueError - pad_mode 不等于"pad"时,padding 大于0。

支持平台:

Ascend GPU

样例:

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.ones([16, 3, 10, 32, 32]), mindspore.float16)
>>> weight = Tensor(np.ones([32, 3, 4, 3, 3]), mindspore.float16)
>>> output = ops.conv3d(x, weight, pad_mode="same", padding=0, stride=1, dilation=1, groups=1)
>>> print(output.shape)
(16, 32, 10, 32, 32)
>>> output = ops.conv3d(x, weight, pad_mode="valid", padding=0, stride=1, dilation=1, groups=1)
>>> print(output.shape)
(16, 32, 7, 30, 30)
>>> output = ops.conv3d(x, weight, pad_mode="pad", padding=(2, 1, 1), stride=1, dilation=1, groups=1)
>>> print(output.shape)
(16, 32, 11, 32, 32)