harmony 鸿蒙Conv2DFusion
Conv2DFusion
概述
对将4维的tensor执行带有偏置的二维卷积运算。
该算子对应的NodeType为NODE_TYPE_CONV2D_FUSION。
参数限制：当padMode==PAD_MODE_PAD时，padList的数值必须大于等于0。其他情况下padding的数值必须为0。
输入：
x，4维tensor，并按照NHWC进行排列。
weight，卷积的权重，要求weight排布为[outChannel，kernelHeight，kernelWidth，inChannel/group]， inChannel必须要能整除group。
bias，卷积的偏置，是长度为[outChannel]的数组。在量化场景下，bias参数不需要量化参数，其量化版本要求输入int32类型数据，实际量化参数由x和weight共同决定。
输出：
- output，卷积的输出。
起始版本： 3.2
相关模块：NNRt
汇总
Public 属性
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| long[] kernelSize | 卷积核大小。 |
| long[] stride | 卷积核在height和weight上的步幅，是一个长度为2的int数组[strideHeight，strideWidth]。 |
| long[] dilation | 表示扩张卷积在height和weight上的扩张率，是一个长度为2的int数组[dilationHeight，dilationWidth]， 值必须大于或等于1，并且不能超过x的height和width。 |
| enum PadModepadMode | 填充类型，详情请参考：PadMode。 |
| long[] padList | 输入x周围的填充，是一个长度为4的int数组[top，bottom，left，right]。 |
| long group | group，将输入x按inChannel分组，int类型。 |
| long inChannel | 输入通道数量。 |
| long outChannel | 输出通道数量。 |
| enum ActivationTypeactivationType | 激活函数类型，详情请参考：ActivationType。 |
类成员变量说明
activationType
enum ActivationType Conv2DFusion::activationType
描述
激活函数类型，详情请参考：ActivationType。
dilation
long [] Conv2DFusion::dilation
描述
表示扩张卷积在height和weight上的扩张率，是一个长度为2的int数组[dilationHeight，dilationWidth]， 值必须大于或等于1，并且不能超过x的height和width。
group
long Conv2DFusion::group
描述
group，将输入x按inChannel分组，int类型。
group等于1，这是常规卷积。
group等于inChannel，这是depthwiseConv2d，此时group==in_channel==out_channel。
group大于1且小于inChannel，这是分组卷积，此时out_channel==group。
inChannel
long Conv2DFusion::inChannel
描述
输入通道数量。
kernelSize
long [] Conv2DFusion::kernelSize
描述
卷积核大小。
outChannel
long Conv2DFusion::outChannel
描述
输出通道数量。
padList
long [] Conv2DFusion::padList
描述
输入x周围的填充，是一个长度为4的int数组[top，bottom，left，right]。
padMode
enum PadMode Conv2DFusion::padMode
描述
填充类型，详情请参考：PadMode。
stride
long [] Conv2DFusion::stride
描述
卷积核在height和weight上的步幅，是一个长度为2的int数组[strideHeight，strideWidth]。
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