tf.contrib.layers.conv2d_in_plane

Выполняет одинаковое свёртку по плоскости для каждого канала независимо.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

`tf.contrib.layers.convolution2d_in_plane`

tf.contrib.layers.conv2d_in_plane(
    inputs, kernel_size, stride=1, padding='SAME', activation_fn=tf.nn.relu,
    normalizer_fn=None, normalizer_params=None,
    weights_initializer=initializers.xavier_initializer(), weights_regularizer=None,
    biases_initializer=tf.zeros_initializer(), biases_regularizer=None, reuse=None,
    variables_collections=None, outputs_collections=None, trainable=True, scope=None
)

Это полезно для выполнения различных простых операций свёртки, не зависящих от канала, таких как градиенты изображения:

image = tf.constant(..., shape=(16, 240, 320, 3)) vert_gradients = layers.conv2d_in_plane(image, kernel=[1, -1], kernel_size=[2, 1]) horz_gradients = layers.conv2d_in_plane(image, kernel=[1, -1], kernel_size=[1, 2])

Аргументы
`inputs`	Четырёхмерный тензор с размерами [размер_пакета, высота, ширина, каналы].
`kernel_size`	Список длины 2, содержащий [высота_ядра, ширина_ядра] пула. Может быть целым числом, если оба значения одинаковы.
`stride`	Список длины 2 `[stride_height, stride_width]`. Может быть целым числом, если оба шага одинаковы. Обратите внимание, что в настоящее время оба шага должны иметь одинаковое значение.
`padding`	Тип заполнения, 'SAME' или 'VALID'.
`activation_fn`	Функция активации. Значение по умолчанию - функция ReLU. Явное задание None пропускает её и сохраняет линейную активацию.
`normalizer_fn`	Функция нормализации, вместо `biases`. Если `normalizer_fn` задана, то `biases_initializer` и `biases_regularizer` игнорируются и `biases` не создаются и не добавляются. Значение по умолчанию None для отсутствия функции нормализации.
`normalizer_params`	Параметры функции нормализации.
`weights_initializer`	Инициализатор для весов.
`weights_regularizer`	Необязательный регуляризатор для весов.
`biases_initializer`	Инициализатор для смещений. Если None, смещения пропускаются.
`biases_regularizer`	Необязательный регуляризатор для смещений.
`reuse`	Следует ли повторно использовать слой и его переменные. Для возможности повторного использования требуется указать область действия слоя.
`variables_collections`	Необязательный список коллекций для всех переменных или словарь, содержащий разные списки коллекций для каждой переменной.
`outputs_collections`	Коллекция для добавления выходных данных.
`trainable`	Если `True`, также добавляет переменные в коллекцию графа `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES` (см. tf.Variable).
`scope`	Необязательная область действия для `variable_scope`.

Возвращаемое значение
`Tensor` представляющий результат операции.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/layers/conv2d_in_plane