Spec-Zone.ru › TensorFlow 1.15

tf.contrib.layers.stack

Создаёт стопку слоёв, применяя слой repeatedly с помощью stack_args.

tf.contrib.layers.stack(
    inputs, layer, stack_args, **kwargs
)

stack позволяет вам повторять применение одной и той же операции с различными аргументами stack_args[i]. Для каждого применения слоя, stack создаёт новую область видимости, добавляя к ней нарастающее число. Например:

y = stack(x, fully_connected, [32, 64, 128], scope='fc')
# It is equivalent to:

x = fully_connected(x, 32, scope='fc/fc_1')
x = fully_connected(x, 64, scope='fc/fc_2')
y = fully_connected(x, 128, scope='fc/fc_3')

Если аргумент scope не указан в kwargs, он устанавливается в layer.__name__, или layer.func.__name__ (для объектов functools.partial). Если ни __name__ ни func.__name__ не доступны, слои вызываются с scope='stack'.

Аргументы
inputs Tensor, подходящий для слоя.
layer Слой с аргументами (inputs, *args, **kwargs)
stack_args Список/кортеж параметров для каждого вызова слоя.
**kwargs Дополнительные параметры для слоя.
Возвращаемое значение
Результат применения стопки слоёв.
Исключения
ValueError Если операция неизвестна или неверна.

© 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/stack

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API