img_conv_group

paddle.fluid.nets.img_conv_group(input, conv_num_filter, pool_size, conv_padding=1, conv_filter_size=3, conv_act=None, param_attr=None, conv_with_batchnorm=False, conv_batchnorm_drop_rate=0.0, pool_stride=1, pool_type='max', use_cudnn=True)[源代码]

Image Convolution Group由Convolution2d,BatchNorm,DropOut和Pool2d组成。根据输入参数,img_conv_group将使用Convolution2d,BatchNorm,DropOut对Input进行连续计算,得到最后结果。

参数:
  • input (Variable) - 输入,格式为[N,C,H,W]的4-D Tensor。数据类型:float32和float64。
  • conv_num_filter (list | tuple) - 卷积中使用的滤波器数。
  • pool_size (int | list | tuple) - 池化层中池化核的大小。如果pool_size是列表或元组,则它必须包含两个整数(pool_size_height,pool_size_width)。否则,pool_size_height = pool_size_width = pool_size。
  • conv_padding (int | list | tuple) - 卷积层中的填充 padding 的大小。如果 padding 是列表或元组,则其长度必须等于 conv_num_filter 的长度。否则,所有卷积的 conv_padding 都是相同的。默认:1。
  • conv_filter_size (int | list | tuple) - 卷积层中滤波器大小。如果filter_size是列表或元组,则其长度必须等于 conv_num_filter 的长度。否则,所有卷积的 conv_filter_size 都是相同的。默认:3。
  • conv_act (str) - 卷积层之后接的的激活层类型, BatchNorm 后面没有。默认:None。
  • param_attr (ParamAttr|None) :指定权重参数属性的对象。默认值为None,表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。conv2d算子默认的权重初始化是Xavier。
  • conv_with_batchnorm (bool | list) - 表示在卷积层之后是否使用 BatchNorm 。如果 conv_with_batchnorm 是一个列表,则其长度必须等于 conv_num_filter 的长度。否则, conv_with_batchnorm 指示是否所有卷积层后都使用 BatchNorm 。默认:False。
  • conv_batchnorm_drop_rate (float | list) - 表示 BatchNorm 之后的 Dropout Layerdrop_rate 。如果 conv_batchnorm_drop_rate 是一个列表,则其长度必须等于 conv_num_filter 的长度。否则,所有 Dropout Layersdrop_rate 都是 conv_batchnorm_drop_rate 。默认:0.0。
  • pool_stride (int | list | tuple) - 池化层的池化步长。如果 pool_stride 是列表或元组,则它必须包含两个整数(pooling_stride_height,pooling_stride_width)。否则,pooling_stride_height = pooling_stride_width = pool_stride。默认:1。
  • pool_type (str) - 池化类型可以是最大池化的 max 和平均池化的 avg 。默认:max。
  • use_cudnn (bool) - 是否使用cudnn内核,仅在安装cudnn库时才有效。默认值:True

返回: Tensor。使用Convolution2d,BatchNorm,DropOut和Pool2d进行串行计算后的最终结果。

返回类型: Variable

代码示例

import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
img = fluid.layers.data(name='img', shape=[1, 28, 28], dtype='float32')
conv_pool = fluid.nets.img_conv_group(input=img,
                                      conv_padding=1,
                                      conv_num_filter=[3, 3],
                                      conv_filter_size=3,
                                      conv_act="relu",
                                      pool_size=2,
                                      pool_stride=2)
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
exe.run(fluid.default_startup_program())
np_x = np.random.random(size=(1, 1, 28, 28)).astype('float32')
output = exe.run(feed={"img": np_x}, fetch_list = [conv_pool])
print(output)