tf.contrib.layers.conv3d

Добавляет N-мерное свёрточное слоё, за которым необязательно следует слой batch_norm.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

`tf.contrib.layers.convolution3d`

tf.contrib.layers.conv3d(
    inputs, num_outputs, kernel_size, stride=1, padding='SAME', data_format=None,
    rate=1, 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
)

Требуется, чтобы 1 <= N <= 3.

convolution создаёт переменную с именем weights, представляющую свёрточный ядро, которое свертывается (на самом деле, кросс-коррелируется) с inputs, чтобы получить Tensor активированных значений. Если указан normalizer_fn (например, batch_norm), он применяется. В противном случае, если normalizer_fn равно None и biases_initializer указано, то будет создана переменная biases и добавлена к активированным значениям. Наконец, если activation_fn не равно None, он также применяется к активированным значениям.

Выполняет атропную свёртку со скоростью/степенью расширения входного слоя, равной rate, если для любого измерения rate указано значение > 1. В этом случае stride значения != 1 не поддерживаются.

Аргументы
`inputs`	Тензор ранга N+2 с формой `[batch_size] + input_spatial_shape + [in_channels]` если data_format не начинается с "NC" (по умолчанию), или `[batch_size, in_channels] + input_spatial_shape` если data_format начинается с "NC".
`num_outputs`	Целое число, количество выходных фильтров.
`kernel_size`	Последовательность из N положительных целых чисел, определяющих пространственные размеры фильтров. Может быть одним целым числом, чтобы указать одинаковое значение для всех пространственных измерений.
`stride`	Последовательность из N положительных целых чисел, определяющих шаг вычисления выходных значений. Может быть одним целым числом, чтобы указать одинаковое значение для всех пространственных измерений. Указание любого `stride` значения != 1 несовместимо с указанием любого `rate` значения != 1.
`padding`	Одно из `"VALID"` или `"SAME"`.
`data_format`	Строка или None. Указывает, является ли измерение канала в `input` и выходе последним измерением (по умолчанию, или если `data_format` не начинается с "NC"), или вторым измерением (если `data_format` начинается с "NC"). Для N=1 допустимые значения — "NWC" (по умолчанию) и "NCW". Для N=2 допустимые значения — "NHWC" (по умолчанию) и "NCHW". Для N=3 допустимые значения — "NDHWC" (по умолчанию) и "NCDHW".
`rate`	Последовательность из N положительных целых чисел, определяющих скорость расширения для атропной свёртки. Может быть одним целым числом, чтобы указать одинаковое значение для всех пространственных измерений. Указание любого `rate` значения != 1 несовместимо с указанием любого `stride` значения != 1.
`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` предоставлено, то `biases_initializer` и `biases_regularizer` игнорируются, и `biases` не создаются и не добавляются. По умолчанию установлено None для отсутствия функции нормализации.
`normalizer_params`	Параметры функции нормализации.
`weights_initializer`	Инициализатор весов.
`weights_regularizer`	Необязательный регуляризатор весов.
`biases_initializer`	Инициализатор смещений. Если None, смещения пропускаются.
`biases_regularizer`	Необязательный регуляризатор смещений.
`reuse`	Нужно ли повторно использовать слой и его переменные. Чтобы повторно использовать слой, необходимо указать область видимости.
`variables_collections`	Необязательный список коллекций для всех переменных или словарь, содержащий разные списки коллекций для каждой переменной.
`outputs_collections`	Коллекция для добавления выходов.
`trainable`	Если `True` также добавляет переменные в графическую коллекцию `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES` (см. tf.Variable).
`scope`	Необязательная область видимости для `variable_scope`.
`conv_dims`	Необязательная размерность свёртки, при её установке используется соответствующая свёртка (например, 2 для Conv 2D, 3 для Conv 3D). Если оставлено None, размерность свёртки выбирается на основе ранга входных данных (т.е. Conv ND, с N = input_rank - 2).

Возвращаемое значение
Тензор, представляющий результат операции.

Исключения
`ValueError`	Если `data_format` недопустимо.
`ValueError`	И 'rate', и `stride` не равны 1.

© 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/conv3d