jax.scipy.signal.convolve2d

目录

jax.scipy.signal.convolve2d#

jax.scipy.signal.convolve2d(in1, in2, mode='full', boundary='fill', fillvalue=0, precision=None)[源代码][源代码]#

两个二维数组的卷积。

JAX 实现的 scipy.signal.convolve2d()。

参数:

  • in1 (Array) – 卷积的左手输入。必须满足 in1.ndim == 2。

  • in2 (Array) – 卷积的右手输入。必须满足 in2.ndim == 2。

  • mode (str) – 控制输出的大小。可用的操作有：* "full": (默认) 输出输入的完整卷积。* "same": 返回与 "full" 输出中心部分相同大小的部分，其大小与 in1 相同。* "valid": 返回 "full" 输出中不依赖于数组边缘填充的部分。

  • boundary (str) – 仅支持 "fill"。

  • fillvalue (float) – 仅支持 0。

  • method – 控制计算方法。选项有 * "auto": (默认) 总是使用 "direct" 方法。 * "direct": 降低到 jax.lax.conv_general_dilated()。 * "fft": 通过快速傅里叶变换计算结果。

  • precision (PrecisionLike) – 指定计算的精度。有关可用值的描述，请参阅 jax.lax.Precision。

返回:

包含卷积结果的数组。

返回类型:

Array

参见

示例

几个二维卷积示例：

>>> x = jnp.array([[1, 2],
...                [3, 4]])
>>> y = jnp.array([[2, 1, 1],
...                [4, 3, 4],
...                [1, 3, 2]])

完整的2D卷积在边缘使用隐式的零填充：

>>> jax.scipy.signal.convolve2d(x, y, mode='full')
Array([[ 2.,  5.,  3.,  2.],
       [10., 22., 17., 12.],
       [13., 30., 32., 20.],
       [ 3., 13., 18.,  8.]], dtype=float32)

指定 mode = 'same' 返回与第一个输入相同大小的居中二维卷积：

>>> jax.scipy.signal.convolve2d(x, y, mode='same')
Array([[22., 17.],
       [30., 32.]], dtype=float32)

指定 mode = 'valid' 仅返回二维卷积中两个数组完全重叠的部分：

>>> jax.scipy.signal.convolve2d(x, y, mode='valid')
Array([[22., 17.],
       [30., 32.]], dtype=float32)
目录