tf.keras.layers.Conv3DTranspose

3D транспонированный слой свёртки.

Наследуется от: Layer, Operation

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.Convolution3DTranspose

tf.keras.layers.Conv3DTranspose(
    filters,
    kernel_size,
    strides=(1, 1, 1),
    padding='valid',
    data_format=None,
    dilation_rate=(1, 1, 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
)

Транспонированные свёртки обычно необходимы для реализации преобразования, обратного обычной свёртке, т.е. для перехода от формы выходных данных некоторой свёртки к форме её входных данных при сохранении структуры связей, совместимой с данной свёрткой.

Аргументы
`filters`	целое число, размерность выходного пространства (число фильтров в транспонированной свёртке).
`kernel_size`	целое число или кортеж/список из одного целого числа, определяющие размер окна транспонированной свёртки.
`strides`	целое число или кортеж/список из одного целого числа, определяющие длину шага транспонированной свёртки. `strides > 1` несовместимо с `dilation_rate > 1`.
`padding`	строка, либо `"valid"`, либо `"same"` (регистронезависимо). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к выравниванию заполнения слева/справа или сверху/снизу входных данных. Когда `padding="same"` и `strides=1`, размер выходных данных совпадает с размером входных данных.
`data_format`	строка, либо `"channels_last"`, либо `"channels_first"`. Порядок измерений на входах. `"channels_last"` соответствует входам с формой `(batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)`, а `"channels_first"` соответствует входам с формой `(batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` в файле конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если оно никогда не устанавливалось, то оно будет `"channels_last"`.
`dilation_rate`	целое число или кортеж/список из целых чисел, определяющие скорость расширения для дилатационной транспонированной свёртки.
`activation`	Функция активации. Если `None`, активация не применяется.
`use_bias`	логическое значение, если `True`, 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`	Необязательный регуляризатор для ядра свёртки.
`bias_regularizer`	Необязательный регуляризатор для вектора смещения.
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для вывода.
`kernel_constraint`	Необязательная проекционная функция, которая применяется к ядру после его обновления с помощью `Optimizer` (например, используется для реализации ограничений на нормы или значения для весов слоя). Функция должна принимать в качестве входных данных непроектированную переменную и должна возвращать спроектированную переменную (которая должна иметь такую же форму). Ограничения не безопасны для использования при асинхронном распределённом обучении.
`bias_constraint`	Необязательная проекционная функция, которая применяется к смещению после обновления с помощью `Optimizer`.

Форма входных данных:

Если data_format="channels_last": 5D тензор с формой: (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)
Если data_format="channels_first": 5D тензор с формой: (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)

Форма выходных данных:

Если data_format="channels_last": 5D тензор с формой: (batch_size, new_spatial_dim1, new_spatial_dim2, new_spatial_dim3, filters)
Если data_format="channels_first": 5D тензор с формой: (batch_size, filters, new_spatial_dim1, new_spatial_dim2, new_spatial_dim3)

Возвращаемое значение
5D тензор, представляющий собой `activation(conv3d(inputs, kernel) + bias)`.

Исключения
`ValueError`	при одновременном задании `strides > 1` и `dilation_rate > 1`.

Ссылки:

Пример:

x = np.random.rand(4, 10, 8, 12, 128)
y = keras.layers.Conv3DTranspose(32, 2, 2, activation='relu')(x)
print(y.shape)
(4, 20, 16, 24, 32)

Атрибуты
`input`	Извлекает входной(е) тензор(ы) символической операции. Возвращает только тензор(ы), соответствующие первому вызову операции.
`output`	Извлекает выходной(е) тензор(ы) слоя. Возвращает только тензор(ы), соответствующие первому вызову операции.

Методы

`from_config`

Посмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создаёт слой по его конфигурации.

Этот метод является обратным get_config, способным восстановить тот же слой по словарю конфигурации. Он не обрабатывает соединение слоёв (это обрабатывает сеть), а также веса (это обрабатывает set_weights).

Аргументы
`config`	Словарь Python, обычно результат get_config.

Возвращаемое значение
Экземпляр слоя.

`symbolic_call`

Посмотреть 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/Conv3DTranspose