Модуль: tf.compat.v2.keras.layers

API слоёв Keras.

Классы

class AbstractRNNCell: Абстрактный объект, представляющий ячейку RNN.

class Activation: Применяет функцию активации к выводу.

class ActivityRegularization: Слой, который применяет обновление к функции стоимости на основе активности входа.

class Add: Слой, который складывает список входов.

class AdditiveAttention: Слой аддитивной внимательности, также известный как внимание в стиле Bahdanau.

class AlphaDropout: Применяет Alpha Dropout к входу.

class Attention: Слой внимания с точечным произведением, также известный как внимание в стиле Luong.

class Average: Слой, который усредняет список входов.

class AveragePooling1D: Среднее пулинговое значение для временных данных.

class AveragePooling2D: Операция усредненного пулинга для пространственных данных.

class AveragePooling3D: Операция усредненного пулинга для 3D данных (пространственные или пространственно-временные).

class AvgPool1D: Среднее пулинговое значение для временных данных.

class AvgPool2D: Операция усредненного пулинга для пространственных данных.

class AvgPool3D: Операция усредненного пулинга для 3D данных (пространственные или пространственно-временные).

class BatchNormalization: Базовый класс слоя пакетной нормализации (Ioffe и Szegedy, 2014).

class Bidirectional: Обёртка для двунаправленных RNN.

class Concatenate: Слой, который конкатенирует список входов.

class Conv1D: Слой 1D свертки (например, временная свертка).

class Conv2D: Слой 2D свертки (например, пространственная свертка изображений).

class Conv2DTranspose: Слой транспонированной свертки (иногда называется развёрнутой сверткой).

class Conv3D: Слой 3D свертки (например, пространственная свертка объёмов).

class Conv3DTranspose: Слой транспонированной свертки (иногда называется развёрнутой сверткой).

class ConvLSTM2D: Сверточная LSTM.

class Convolution1D: Слой 1D свертки (например, временная свертка).

class Convolution2D: Слой 2D свертки (например, пространственная свертка изображений).

class Convolution2DTranspose: Слой транспонированной свертки (иногда называется развёрнутой сверткой).

class Convolution3D: Слой 3D свертки (например, пространственная свертка объёмов).

class Convolution3DTranspose: Слой транспонированной свертки (иногда называется развёрнутой сверткой).

class Cropping1D: Слой обрезки для 1D входов (например, временной последовательности).

class Cropping2D: Слой обрезки для 2D входов (например, изображения).

class Cropping3D: Слой обрезки для 3D данных (например, пространственных или пространственно-временных).

class Dense: Обычный плотносвязанный слой нейронной сети.

class DenseFeatures: Слой, который производит плотное Tensor на основе заданных feature_columns.

class DepthwiseConv2D: Глубинно-разделительная 2D свертка.

class Dot: Слой, который вычисляет скалярное произведение между образцами в двух тензорах.

class Dropout: Применяет Dropout к входу.

class ELU: Экспоненциальная линейная единица.

class Embedding: Преобразует положительные целые числа (индексы) в плотные векторы фиксированного размера.

class Flatten: Разворачивает вход. Не влияет на размер пакета.

class GRU: Ячейка управляемого рекуррентного блока - Cho et al. 2014.

class GRUCell: Класс ячейки для слоя GRU.

class GaussianDropout: Применяет мультипликативный шум Гаусса с центром 1.

class GaussianNoise: Применяет аддитивный шум Гаусса с центром 0.

class GlobalAveragePooling1D: Операция глобального усредненного пулинга для временных данных.

class GlobalAveragePooling2D: Операция глобального усредненного пулинга для пространственных данных.

class GlobalAveragePooling3D: Операция глобального усредненного пулинга для 3D данных.

class GlobalAvgPool1D: Операция глобального усредненного пулинга для временных данных.

class GlobalAvgPool2D: Операция глобального усредненного пулинга для пространственных данных.

class GlobalAvgPool3D: Операция глобального усредненного пулинга для 3D данных.

class GlobalMaxPool1D: Операция глобального максимального пулинга для временных данных.

class GlobalMaxPool2D: Операция глобального максимального пулинга для пространственных данных.

class GlobalMaxPool3D: Операция глобального максимального пулинга для 3D данных.

class GlobalMaxPooling1D: Операция глобального максимального пулинга для временных данных.

class GlobalMaxPooling2D: Операция глобального максимального пулинга для пространственных данных.

class GlobalMaxPooling3D: Операция глобального максимального пулинга для 3D данных.

class InputLayer: Слой, используемый в качестве точки входа в сеть (граф слоёв).

class InputSpec: Указывает ndim, dtype и shape каждого входа в слой.

class LSTM: Слой долгой краткосрочной памяти - Hochreiter 1997.

class LSTMCell: Класс ячейки для слоя LSTM.

class Lambda: Оборачивает произвольные выражения в качестве Layer объекта.

class Layer: Базовый класс слоя.

class LayerNormalization: Слой нормализации по слоям (Ba et al., 2016).

class LeakyReLU: Утечка версии Rectified Linear Unit.

class LocallyConnected1D: Местно-связанный слой для 1D входов.

class LocallyConnected2D: Местно-связанный слой для 2D входов.

class Masking: Маскирует последовательность, используя значение маски для пропуска временных шагов.

class MaxPool1D: Операция максимального пулинга для временных данных.

class MaxPool2D: Операция максимального пулинга для пространственных данных.

class MaxPool3D: Операция максимального пулинга для 3D данных (пространственные или пространственно-временные).

class MaxPooling1D: Операция максимального пулинга для временных данных.

class MaxPooling2D: Операция максимального пулинга для пространственных данных.

class MaxPooling3D: Операция максимального пулинга для 3D данных (пространственные или пространственно-временные).

class Maximum: Слой, который вычисляет максимальное значение (поэлементно) списка входов.

class Minimum: Слой, который вычисляет минимальное значение (поэлементно) списка входов.

class Multiply: Слой, который перемножает (поэлементно) список входов.

class PReLU: Параметрическая выпрямленная линейная единица.

class Permute: Переупорядочивает размерности входа в соответствии с заданным шаблоном.

class RNN: Базовый класс для рекуррентных слоёв.

class ReLU: Активационная функция Rectified Linear Unit.

class RepeatVector: Повторяет вход n раз.

class Reshape: Изменяет форму вывода до определённой формы.

class SeparableConv1D: Глубинно-разделительная 1D свертка.

class SeparableConv2D: Глубинно-разделительная 2D свертка.

class SeparableConvolution1D: Глубинно-разделительная 1D свертка.

class SeparableConvolution2D: Глубинно-разделительная 2D свертка.

class SimpleRNN: Полностью соединённый RNN, где вывод должен быть отправлен обратно на вход.

class SimpleRNNCell: Класс ячейки для SimpleRNN.

class Softmax: Активационная функция Softmax.

class SpatialDropout1D: Пространственная 1D версия Dropout.

class SpatialDropout2D: Пространственная 2D версия Dropout.

class SpatialDropout3D: Пространственная 3D версия Dropout.

class StackedRNNCells: Обёртка, позволяющая стопке RNN-ячеек работать как одной ячейке.

class Subtract: Слой, который вычитает два входа.

class ThresholdedReLU: Пороговая выпрямленная линейная единица.

class TimeDistributed: Эта обёртка позволяет применять слой к каждому временном фрагменту входа.

class UpSampling1D: Слой апсемплинга для 1D входов.

class UpSampling2D: Слой апсемплинга для 2D входов.

class UpSampling3D: Слой увеличения размера для 3D входных данных.

class Wrapper: Базовый абстрактный оберточный класс.

class ZeroPadding1D: Слой нулевого заполнения для 1D входных данных (например, временного ряда).

class ZeroPadding2D: Слой нулевого заполнения для 2D входных данных (например, изображения).

class ZeroPadding3D: Слой нулевого заполнения для 3D данных (пространственных или пространственно-временных).

Функции

Input(...): Input() используется для создания Keras-тензора.

add(...): Функциональный интерфейс к слою Add.

average(...): Функциональный интерфейс к слою Average.

concatenate(...): Функциональный интерфейс к слою Concatenate.

deserialize(...): Создает слой из словаря конфигурации.

dot(...): Функциональный интерфейс к слою Dot.

maximum(...): Функциональный интерфейс к слою Maximum, который вычисляет

minimum(...): Функциональный интерфейс к слою Minimum.

multiply(...): Функциональный интерфейс к слою Multiply.

serialize(...)

subtract(...): Функциональный интерфейс к слою Subtract.