FluxML/Flux.jl

Does Flux support N-dimensional convolutions, where N>3?

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#451 geöffnet am 22. Okt. 2018

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Beschreibung

While this works:

Conv((1,1,1), 1=>1)(rand(1,1,1,1,1)) #3D convolution

This throws an error:

Conv((1,1,1,1), 1=>1)(rand(1,1,1,1,1,1)) #4D convolution
#ERROR: MethodError: no method matching conv!(::Array{Float64,6}, ::Array{Float64,6}, ::Array{Float64,6}; pad=(0, 0, 0, 0), stride=(1, 1, 1, 1), dilation=(1, 1, 1, 1))

I'm running Julia 0.7 and:

[587475ba] Flux v0.6.7+ #master (https://github.com/FluxML/Flux.jl.git)
[872c559c] NNlib v0.4.2+ #master (https://github.com/FluxML/NNlib.jl.git)

Contributor Guide

Research-Richtung
Untersuche die conv! Funktion in Flux und NNlib, um zu verstehen, warum sie nur Faltungen bis zu 3D unterstützt. Der Fehler zeigt an, dass keine passende conv! Methode für 6D Arrays vorhanden ist. Die Erweiterung der Faltung auf beliebige N Dimensionen würde eine Änderung der zugrunde liegenden Implementierung erfordern, um dynamische Kernelgrößen und Padding zu handhaben. Sieh dir den vorhandenen Code für 3D Faltungen an und verallgemeinere ihn, möglicherweise unter Nutzung von Broadcast oder Schleifenstrukturen. Prüfe, ob es offene PRs oder Diskussionen in den Issue Kommentaren als Leitfaden gibt.
Tech Stack
Keine
Domain
machine learning
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
Halber Tag
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
Keine
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
30