tf.keras.layers.SeparableConv1D

Слой 1D раздельно-сверточного слоя.

Наследуется от: Layer, Operation

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.SeparableConvolution1D

tf.keras.layers.SeparableConv1D(
    filters,
    kernel_size,
    strides=1,
    padding='valid',
    data_format=None,
    dilation_rate=1,
    depth_multiplier=1,
    activation=None,
    use_bias=True,
    depthwise_initializer='glorot_uniform',
    pointwise_initializer='glorot_uniform',
    bias_initializer='zeros',
    depthwise_regularizer=None,
    pointwise_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    depthwise_constraint=None,
    pointwise_constraint=None,
    bias_constraint=None,
    **kwargs
)

Этот слой выполняет свертку по глубине, которая действует раздельно на каналы, за которой следует точечная свертка, которая смешивает каналы. Если use_bias имеет значение True и задан инициализатор смещения, к выводу добавляется вектор смещения. Затем необязательно применяется функция активации для получения окончательного результата.

Аргументы
`filters`	целое число, размерность пространства вывода (то есть число фильтров в точечной свертке).
`kernel_size`	целое число или кортеж/список из 1 целых чисел, определяющий размер окна свертки по глубине.
`strides`	целое число или кортеж/список из 1 целых чисел, определяющий длину шага свертки по глубине. Если указано только одно целое число, размер шага будет одинаковым для всех измерений. `strides > 1` несовместим с `dilation_rate > 1`.
`padding`	строка, либо `"valid"`, либо `"same"` (регистр не учитывается). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к выравниванию заполнения слева/справа или сверху/снизу входных данных. При `padding="same"` и `strides=1` выход имеет тот же размер, что и вход.
`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 вашем файле конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если вы его никогда не устанавливали, то он будет `"channels_last"`.
`dilation_rate`	целое число или кортеж/список из 1 целых чисел, определяющий скорость расширения для свертки с расширением. Если указано только одно целое число, одинаковая скорость расширения будет использоваться для всех измерений.
`depth_multiplier`	Количество выходных каналов свертки по глубине для каждого входного канала. Общее количество выходных каналов свертки по глубине будет равно `input_channel * depth_multiplier`.
`activation`	Функция активации. Если `None`, активация не применяется.
`use_bias`	логическое значение, если `True`, смещение будет добавлено к выводу.
`depthwise_initializer`	Инициализатор ядра свертки по глубине. Если None, то будет использован инициализатор по умолчанию (`"glorot_uniform"`).
`pointwise_initializer`	Инициализатор ядра точечной свертки. Если None, то будет использован инициализатор по умолчанию (`"glorot_uniform"`).
`bias_initializer`	Инициализатор вектора смещения. Если None, то будет использован инициализатор по умолчанию ('"zeros"').
`depthwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор для ядра свертки по глубине.
`pointwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор для ядра точечной свертки.
`bias_regularizer`	Необязательный регуляризатор для вектора смещения.
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для вывода.
`depthwise_constraint`	Необязательная функция проектирования, применяемая к ядру свертки по глубине после обновления операцией `Optimizer` (например, используется для ограничений нормы или ограничений значений для весов слоя). Функция должна принимать в качестве входных данных непроектируемую переменную и возвращать проецируемую переменную (которая должна иметь ту же форму).
`pointwise_constraint`	Необязательная функция проектирования, применяемая к ядру точечной свертки после обновления операцией `Optimizer`.
`bias_constraint`	Необязательная функция проектирования, применяемая к смещению после обновления операцией `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)

Возвращаемое значение
3D тензор, представляющий `activation(separable_conv1d(inputs, kernel) + bias)`.

Пример:

x = np.random.rand(4, 10, 12)
y = keras.layers.SeparableConv1D(3, 4, 3, 2, activation='relu')(x)
print(y.shape)
(4, 4, 4)

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

Методы

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создает слой из его конфигурации.

Этот метод является обратным к методу get_config, способный создавать тот же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает соединение слоев (обрабатывается сетью), ни веса (обрабатываются set_weights).

Аргументы
`config`	Словарь Python, обычно результат 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/SeparableConv1D