FluxML/Flux.jl

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

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#451 ouverte le 22 oct. 2018

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Description

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)

Guide contributeur

Direction de recherche
Étudiez la fonction conv! dans Flux et NNlib pour comprendre pourquoi elle ne prend en charge que les convolutions jusqu'à 3D. L'erreur indique qu'aucune méthode conv! correspondante n'existe pour les tableaux 6D. Étendre la convolution à N dimensions arbitraires nécessiterait de modifier l'implémentation sous jacente pour gérer des tailles de noyau et des remplissages dynamiques. Examinez le code existant pour les convolutions 3D et généralisez le, en exploitant peut être des structures de diffusion ou de boucles. Vérifiez s'il y a des PR ouverts ou des discussions dans les commentaires de l'issue pour obtenir des conseils.
Stack technique
Aucun
Domaine
machine learning
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
Une demi journée
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
Aucun
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
30