tf.keras.layers.Conv3DTranspose

Слой транспонированной 3D-свёртки.

Наследует классы: Layer, Operation

Просмотреть псевдонимы

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
)

Необходимость в транспонированных свёртках обычно возникает из-за желания использовать преобразование, направленное противоположно обычной свёртке, то есть преобразовать объект, имеющий форму выхода некоторой свёртки, в объект, имеющий форму её входа, сохраняя при этом структуру связей, совместимую с этой свёрткой.

Аргументы
`filters`	Целое число — размерность выходного пространства (число фильтров в транспонированной свёртке).
`kernel_size`	Целое число или кортеж/список из 1 целого числа, задающий размер окна транспонированной свёртки.
`strides`	Целое число или кортеж/список из 1 целого числа, задающий длину шага транспонированной свёртки. `strides > 1` несовместим с `dilation_rate > 1`.
`padding`	Строка: `"valid"` или `"same"` (без учёта регистра). `"valid"` означает отсутствие дополнения. При `"same"` дополнение равномерно распределяется слева и справа либо сверху и снизу входных данных. Если заданы `padding="same"` и `strides=1`, размер выхода совпадает с размером входа.
`data_format`	Строка: `"channels_last"` или `"channels_first"`. Порядок размерностей во входных данных. `"channels_last"` соответствует входным данным формы `(batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)`, а `"channels_first"` — входным данным формы `(batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` из файла конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если это значение не задано, используется `"channels_last"`.
`dilation_rate`	Целое число или кортеж/список из 1 целого числа, задающий коэффициент дилатации для дилатированной транспонированной свёртки.
`activation`	Функция активации. Если задано `None`, активация не применяется.
`use_bias`	Логическое значение: если задано `True`, к выходным данным добавляется смещение.
`kernel_initializer`	Инициализатор ядра свёртки. Если задано `None`, используется инициализатор по умолчанию (`"glorot_uniform"`).
`bias_initializer`	Инициализатор вектора смещения. Если задано `None`, используется инициализатор по умолчанию (`"zeros"`).
`kernel_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра свёртки.
`bias_regularizer`	Необязательный регуляризатор вектора смещения.
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации выходных данных.
`kernel_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к ядру после его обновления с помощью `Optimizer` (например, для реализации ограничений нормы или значений весов слоя). Функция должна принимать на вход непроецированную переменную и возвращать спроецированную переменную (которая должна иметь ту же форму). Ограничения небезопасно использовать при асинхронном распределённом обучении.
`bias_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к смещению после его обновления с помощью `Optimizer`.

Форма входных данных:

Если задано data_format="channels_last": 5D-тензор формы (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)
Если задано data_format="channels_first": 5D-тензор формы (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)

Форма выходных данных:

Если задано data_format="channels_last": 5D-тензор формы (batch_size, new_spatial_dim1, new_spatial_dim2, new_spatial_dim3, filters)
Если задано data_format="channels_first": 5D-тензор формы (batch_size, filters, new_spatial_dim1, new_spatial_dim2, new_spatial_dim3)

Возвращает
5D-тензор, представляющий `activation(conv3d(inputs, kernel) + bias)`.

Вызывает исключение
`ValueError`	если заданы одновременно `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`	Возвращает входной тензор (или тензоры) символьной операции. Возвращает только тензор (или тензоры), соответствующий первому вызову операции.
`output`	Возвращает выходной тензор (или тензоры) слоя. Возвращает только тензор (или тензоры), соответствующий первому вызову операции.

Методы

`from_config`

Посмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создаёт слой на основе его конфигурации.

Этот метод является обратным по отношению к get_config и позволяет создать такой же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает связи между слоями (это делает Network) и веса (это делает set_weights).

Аргументы
`config`	Словарь Python, обычно полученный в результате вызова get_config.

Возвращает
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