tf.keras.layers.SeparableConv2D

Слой двумерной разделимой свёртки.

Наследует от: Layer, Operation

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.SeparableConvolution2D

tf.keras.layers.SeparableConv2D(
    filters,
    kernel_size,
    strides=(1, 1),
    padding='valid',
    data_format=None,
    dilation_rate=(1, 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 поканочную свёртку, применяемую отдельно к каналам, а затем точечную свёртку, которая смешивает каналы. Если use_bias имеет значение True и задан инициализатор смещения, к выходным данным добавляется вектор смещения. Затем при необходимости применяется функция активации для получения окончательных выходных данных.

Аргументы
`filters`	int, размерность выходного пространства (то есть количество фильтров в точечной свёртке).
`kernel_size`	int или кортеж/список из 2 целых чисел, задающих размер окна поканочной свёртки.
`strides`	int или кортеж/список из 2 целых чисел, задающих длину шага поканочной свёртки. Если указано только одно целое число, одинаковое значение шага будет использоваться для всех измерений. `strides > 1` несовместим с `dilation_rate > 1`.
`padding`	string: `"valid"` или `"same"` (без учёта регистра). `"valid"` означает отсутствие дополнения. При `"same"` входные данные дополняются равномерно слева и справа либо сверху и снизу. Если `padding="same"` и `strides=1`, выходные данные имеют тот же размер, что и входные.
`data_format`	string: `"channels_last"` или `"channels_first"`. Порядок измерений во входных данных. `"channels_last"` соответствует входным данным с формой `(batch, height, width, channels)`, а `"channels_first"` — входным данным с формой `(batch, channels, height, width)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` из файла конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если значение не задано, используется `"channels_last"`.
`dilation_rate`	int или кортеж/список из 2 целых чисел, задающих коэффициент дилатации для дилатированной свёртки. Если указано только одно целое число, одинаковый коэффициент дилатации будет использоваться для всех измерений.
`depth_multiplier`	Количество выходных каналов поканочной свёртки для каждого входного канала. Общее количество выходных каналов поканочной свёртки будет равно `input_channel * depth_multiplier`.
`activation`	Функция активации. Если указано `None`, функция активации не применяется.
`use_bias`	bool; если значение `True`, к выходным данным добавляется смещение.
`depthwise_initializer`	Инициализатор ядра поканочной свёртки. Если значение равно None, используется инициализатор по умолчанию (`"glorot_uniform"`).
`pointwise_initializer`	Инициализатор ядра точечной свёртки. Если значение равно None, используется инициализатор по умолчанию (`"glorot_uniform"`).
`bias_initializer`	Инициализатор вектора смещения. Если значение равно None, используется инициализатор по умолчанию ('"zeros"').
`depthwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра поканочной свёртки.
`pointwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра точечной свёртки.
`bias_regularizer`	Необязательный регуляризатор вектора смещения.
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации выходных данных.
`depthwise_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к поканочному ядру после его обновления с помощью `Optimizer` (например, для задания ограничений на норму или значения весов слоя). Функция должна принимать на вход непроецированную переменную и возвращать проецированную переменную (которая должна иметь ту же форму).
`pointwise_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к точечному ядру после его обновления с помощью `Optimizer`.
`bias_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к смещению после его обновления с помощью `Optimizer`.

Форма входных данных:

Если data_format="channels_last": тензор 4D с формой: (batch_size, height, width, channels)
Если data_format="channels_first": тензор 4D с формой: (batch_size, channels, height, width)

Форма выходных данных:

Если data_format="channels_last": тензор 4D с формой: (batch_size, new_height, new_width, filters)
Если data_format="channels_first": тензор 4D с формой: (batch_size, filters, new_height, new_width)

Возвращает
Тензор 4D, представляющий `activation(separable_conv2d(inputs, kernel) + bias)`.

Пример:

x = np.random.rand(4, 10, 10, 12)
y = keras.layers.SeparableConv2D(3, 4, 3, 2, activation='relu')(x)
print(y.shape)
(4, 4, 4, 4)

Атрибуты
`input`	Получает входной тензор (тензоры) символьной операции. Возвращает только тензор (тензоры), соответствующий первому вызову операции.
`output`	Получает выходной тензор (тензоры) слоя. Возвращает только тензор (тензоры), соответствующий первому вызову операции.

Методы

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создаёт слой на основе его конфигурации.

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

Аргументы
`config`	Словарь Python, обычно являющийся результатом вызова 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/SeparableConv2D