tf.keras.layers.Conv1DTranspose

1D слой транспонированной свёртки.

Наследуется от: Layer, Operation

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.Convolution1DTranspose

tf.keras.layers.Conv1DTranspose(
    filters,
    kernel_size,
    strides=1,
    padding='valid',
    data_format=None,
    dilation_rate=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
)

В общем случае, транспонированные свёртки необходимы для выполнения преобразований, противоположных обычным свёрткам, то есть для перехода от формы выходных данных некоторой свёртки к форме её входных данных, при этом сохраняя схему связей, совместимую с данной свёрткой.

Аргументы
`filters`	целое число, размерность выходного пространства (количество фильтров в транспонированной свёртке).
`kernel_size`	целое число или кортеж/список из 1 целого числа, определяющий размер окна транспонированной свёртки.
`strides`	целое число или кортеж/список из 1 целого числа, определяющий шаг транспонированной свёртки. `strides > 1` несовместим с `dilation_rate > 1`.
`padding`	строка, либо `"valid"`, либо `"same"` (регистр не имеет значения). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к равномерному дополнению слева/справа или сверху/снизу входных данных таким образом, чтобы выходные данные имели такие же размеры высоты/ширины, как и входные данные.
`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 его никогда не устанавливали, то он будет `"channels_last"`.
`dilation_rate`	целое число или кортеж/список из 1 целого числа, определяющий скорость расширения для свёртки с расширением.
`activation`	Функция активации. Если `None`, то функция активации не применяется.
`use_bias`	логическое значение, если `True`, то к выходу будет добавлена смещение.
`kernel_initializer`	Инициализатор для ядра свёртки. Если `None`, будет использован инициализатор по умолчанию (`"glorot_uniform"`).
`bias_initializer`	Инициализатор для вектора смещения. Если `None`, будет использован инициализатор по умолчанию (`"zeros"`).
`kernel_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для ядра свёртки.
`bias_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для вектора смещения.
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для выхода.
`kernel_constraint`	Необязательная функция проекции, которая применяется к ядру после его обновления `Optimizer` (например, для реализации ограничений по норме или значениям для весов слоя). Функция должна принимать на вход непроектированную переменную и должна возвращать спроецированную переменную (которая должна иметь такую же форму). Ограничения не безопасны при асинхронном распределённом обучении.
`bias_constraint`	Необязательная функция проекции, которая применяется к смещению после его обновления `Optimizer`.

Форма входных данных:

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 выходных данных:

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)

Возвращает
3D тензор, представляющий собой `activation(conv1d_transpose(inputs, kernel) + bias)`.

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

Ссылки:

Пример:

x = np.random.rand(4, 10, 128)
y = keras.layers.Conv1DTranspose(32, 3, 2, activation='relu')(x)
print(y.shape)
(4, 21, 32)

Атрибуты
`input`	Получает тензор(ы) входных данных символической операции. Возвращает только тензор(ы), соответствующие первому вызову операции.
`output`	Получает тензор(ы) выходных данных слоя. Возвращает только тензор(ы), соответствующие первому вызову операции.

Методы

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создаёт слой по его конфигурации.

Этот метод — обратный к get_config, и с помощью него можно восстановить тот же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает соединение слоёв (обрабатывает Network), а также весов (обрабатывает set_weights).

Аргументы
`config`	Словарь Python, обычно выход get_config.

Возвращает
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/Conv1DTranspose