tf.keras.layers.Conv1D

Слой 1D свертки (например, временная свертка).

Наследуется от: Layer, Operation

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.Convolution1D

tf.keras.layers.Conv1D(
    filters,
    kernel_size,
    strides=1,
    padding='valid',
    data_format=None,
    dilation_rate=1,
    groups=1,
    activation=None,
    use_bias=True,
    kernel_initializer='glorot_uniform',
    bias_initializer='zeros',
    kernel_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None,
    bias_constraint=None,
    **kwargs
)

Используется в блокнотах

Используется в руководстве	Используется в учебниках
Использование пар сопоставления логарифмической вероятности для контрфактов с Keras	Прогнозирование временных рядов Загрузка текста Предсказание токсичности комментариев Вики-обсуждений

Этот слой создает ядро свертки, которое сворачивается с входными данными слоя по одному пространственному (или временному) измерению, чтобы получить тензор выходных данных. Если use_bias равно True, создаётся вектор смещения, который добавляется к выходным данным. Наконец, если activation не равно None, оно также применяется к выходным данным.

Args
`filters`	целое число, размер выходного пространства (число фильтров в свертке).
`kernel_size`	целое число или кортеж/список из 1 целого числа, определяющий размер окна свертки.
`strides`	целое число или кортеж/список из 1 целого числа, определяющий шаг свертки. `strides > 1` несовместимо с `dilation_rate > 1`.
`padding`	строка, `"valid"`, `"same"` или `"causal"` (регистр не учитывается). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к выравниванию заполнения слева/справа или сверху/снизу входных данных. Когда `padding="same"` и `strides=1`, выходной размер совпадает с входным. `"causal"` приводит к причинным (расширенным) сверткам, например, `output[t]` не зависит от `input[t+1:]`. Полезно при моделировании временных данных, когда модель не должна нарушать временной порядок. См. WaveNet: A Generative Model for Raw Audio, раздел 2.1.
`data_format`	строка, либо `"channels_last"`, либо `"channels_first"`. Порядок измерений во входных данных. `"channels_last"` соответствует входным данным с формой `(batch, steps, features)`, а `"channels_first"` соответствует входным данным с формой `(batch, features, steps)`. По умолчанию используется значение `image_data_format`, найденное в файле конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если вы его никогда не устанавливали, то он будет равен `"channels_last"`.
`dilation_rate`	целое число или кортеж/список из 1 целого числа, определяющий скорость сдвига для расширенной свертки.
`groups`	Положительное целое число, определяющее количество групп, на которые входные данные разбиваются по оси канала. Каждая группа отдельно свертывается с `filters // groups` фильтрами. Выход представляет собой конкатенацию всех `groups` результатов по оси канала. Количество входных каналов и `filters` должны быть кратны `groups`.
`activation`	Функция активации. Если `None`, активация не применяется.
`use_bias`	bool, если `True`, смещение добавляется к выходу.
`kernel_initializer`	Инициализатор ядра свертки. Если `None`, будет использован инициализатор по умолчанию (`"glorot_uniform"`).
`bias_initializer`	Инициализатор вектора смещения. Если `None`, будет использован инициализатор по умолчанию (`"zeros"`).
`kernel_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра свертки.
`bias_regularizer`	Необязательный регуляризатор вектора смещения.
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для вывода.
`kernel_constraint`	Необязательная функция проекции, которая применяется к ядру после обновления с помощью `Optimizer` (например, используется для реализации ограничений на норму или значения для весов слоя). Функция должна принимать на вход непроектированную переменную и возвращать спроецированную переменную (которая должна иметь ту же форму). Ограничения небезопасны при асинхронном распределённом обучении.
`bias_constraint`	Необязательная функция проекции, которая применяется к смещению после обновления с помощью `Optimizer`.

Форма входа:

Если data_format="channels_last": 3D-тензор с формой: (batch_shape, steps, channels)
Если data_format="channels_first": 3D-тензор с формой: (batch_shape, channels, steps)

Форма выхода:

Если data_format="channels_last": 3D-тензор с формой: (batch_shape, new_steps, filters)
Если data_format="channels_first": 3D-тензор с формой: (batch_shape, filters, new_steps)

Возвращаемое значение
3D-тензор, представляющий `activation(conv1d(inputs, kernel) + bias)`.

Исключения
`ValueError`	когда оба `strides > 1` и `dilation_rate > 1`.

Пример:

# The inputs are 128-length vectors with 10 timesteps, and the
# batch size is 4.
x = np.random.rand(4, 10, 128)
y = keras.layers.Conv1D(32, 3, activation='relu')(x)
print(y.shape)
(4, 8, 32)

Атрибуты
`input`	Получает тензор(ы) входа(ов) символической операции. Возвращает только тензор(ы), соответствующий первому вызову операции.
`kernel`
`output`	Получает тензор(ы) выхода(ов) слоя. Возвращает только тензор(ы), соответствующий первому вызову операции.

Методы

`convolution_op`

Просмотреть исходный код

convolution_op(
    inputs, kernel
)

`enable_lora`

Просмотреть исходный код

enable_lora(
    rank, a_initializer='he_uniform', b_initializer='zeros'
)

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создаёт слой из его конфигурации.

Этот метод является обратным к get_config, способным создать тот же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает соединение слоёв (обрабатывается Network), ни веса (обрабатывается set_weights).

Args
`config`	Словарь Python, обычно выход get_config.

Возвращаемое значение
Экземпляр слоя.

`symbolic_call`

Просмотреть исходный код

symbolic_call(
    *args, **kwargs
)

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Conv1D