tf.keras.layers.Conv3D

Слой 3D свертки (например, пространственная свертка по объёмам).

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.Convolution3D

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.keras.layers.Conv3D, tf.compat.v1.keras.layers.Convolution3D, `tf.compat.v2.keras.layers.Conv3D`, `tf.compat.v2.keras.layers.Convolution3D`

tf.keras.layers.Conv3D(
    filters, kernel_size, strides=(1, 1, 1), padding='valid', data_format=None,
    dilation_rate=(1, 1, 1), activation=None, use_bias=True,
    kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros',
    kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None, bias_constraint=None, **kwargs
)

Этот слой создаёт ядро свертки, которое свёртывается с входными данными слоя для получения тензора выходных данных. Если use_bias имеет значение True, создаётся вектор смещения и добавляется к выходным данным. Наконец, если activation не равно None, он также применяется к выходным данным.

При использовании этого слоя в качестве первого слоя в модели, укажите ключевой аргумент input_shape (кортеж целых чисел, не включая ось образца), например, input_shape=(128, 128, 128, 1) для объёмов 128x128x128 с одним каналом в data_format="channels_last".

Аргументы
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (то есть количество выходных фильтров в свертке).
`kernel_size`	Целое число или кортеж/список из 3 целых чисел, определяющий глубину, высоту и ширину окна 3D свертки. Может быть одним целым числом, чтобы указать одинаковое значение для всех пространственных измерений.
`strides`	Целое число или кортеж/список из 3 целых чисел, определяющий шаги свертки вдоль каждого пространственного измерения. Может быть одним целым числом, чтобы указать одинаковое значение для всех пространственных измерений. Указание любого значения шага != 1 несовместимо с указанием любого значения `dilation_rate` != 1.
`padding`	одно из `"valid"` или `"same"` (регистронезависимо).
`data_format`	Строка, одна из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений во входных данных. `channels_last` соответствует входным данным с формой `(batch, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)`, а `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` в файле конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если вы никогда его не устанавливали, он будет "channels_last".
`dilation_rate`	целое число или кортеж/список из 3 целых чисел, определяющий скорость расширения, которую необходимо использовать для расширенной свертки. Может быть одним целым числом, чтобы указать одинаковое значение для всех пространственных измерений. В настоящее время любое значение `dilation_rate` != 1 несовместимо с указанием любого значения шага != 1.
`activation`	Функция активации для использования. Если вы ничего не укажете, активация не применяется (т.е. активация "линейная": `a(x) = x`).
`use_bias`	Булево значение, указывает, использует ли слой вектор смещения.
`kernel_initializer`	Инициализатор для матрицы весов `kernel`.
`bias_initializer`	Инициализатор для вектора смещения.
`kernel_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к матрице весов `kernel`.
`bias_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к вектору смещения.
`activity_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к выходу слоя (его "активации").
`kernel_constraint`	Функция ограничения, применяемая к матрице ядра.
`bias_constraint`	Функция ограничения, применяемая к вектору смещения.

Форма входных данных:

5D тензор с формой: (samples, channels, conv_dim1, conv_dim2, conv_dim3) если data_format='channels_first' или 5D тензор с формой: (samples, conv_dim1, conv_dim2, conv_dim3, channels) если data_format='channels_last'.

Форма выходных данных:

5D тензор с формой: (samples, filters, new_conv_dim1, new_conv_dim2, new_conv_dim3) если data_format='channels_first' или 5D тензор с формой: (samples, new_conv_dim1, new_conv_dim2, new_conv_dim3, filters) если data_format='channels_last'. new_conv_dim1, new_conv_dim2 и new_conv_dim3 значения могут измениться из-за заполнения.

© 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/keras/layers/Conv3D