FluxML/Flux.jl

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

Aberta

#451 aberto em 22 de out. de 2018

Ver no GitHubGuia do colaborador
 (20 comentários) (0 reação) (0 responsável)Julia (619 forks)batch import
enhancementhelp wanted

Métricas do repositório

Stars
 (4.725 estrelas)
Métricas de merge de PR
 (Métricas PR pendentes)

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)

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Investigue a função conv! no Flux e NNlib para entender por que ela suporta apenas convoluções até 3D. O erro indica que não há método correspondente a conv! para arrays 6D. Estender a convolução para dimensões N arbitrárias exigiria modificar a implementação subjacente para lidar com tamanhos de kernel e preenchimento dinâmicos. Examine o código existente para convoluções 3D e generalize o, possivelmente aproveitando estruturas de broadcast ou loops. Verifique se há PRs abertos ou discussões nos comentários da issue para orientação.
Pilha de tecnologia
None
Domain
machine learning
Tipo Issue
Funcionalidade
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
3
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
Meio dia
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Ativo
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Claro
Prerequisites
None
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
30