tf.keras.layers.Conv3DTranspose

Слой трансформируемой свёртки (иногда называется деконволюцией).

Наследуется от: Conv3D

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.Convolution3DTranspose

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.layers.Conv3DTranspose, tf.compat.v1.keras.layers.Convolution3DTranspose, `tf.compat.v2.keras.layers.Conv3DTranspose`, `tf.compat.v2.keras.layers.Convolution3DTranspose`

tf.keras.layers.Conv3DTranspose(
    filters, kernel_size, strides=(1, 1, 1), padding='valid', output_padding=None,
    data_format=None, 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
)

Потребность в трансформируемых свёртках обычно возникает из-за желания использовать преобразование, идущее в противоположном направлении обычной свёртке, т.е. из чего-то, имеющего форму выходных данных какой-то свёртки, в нечто, имеющее форму её входных данных, при сохранении структуры связей, совместимой с указанной свёрткой.

При использовании данного слоя в качестве первого слоя модели, укажите ключевое слово-аргумент input_shape (кортеж целых чисел, не включая ось образца), например, input_shape=(128, 128, 128, 3) для объёма 128x128x128 с 3 каналами, если data_format="channels_last".

Аргументы
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (т.е. количество выходных фильтров в свёртке).
`kernel_size`	Целое число или кортеж/список из 3 целых чисел, определяющих глубину, высоту и ширину окна 3D-свёртки. Может быть единственным целым числом для задания одинакового значения для всех пространственных измерений.
`strides`	Целое число или кортеж/список из 3 целых чисел, определяющих шаги свёртки по глубине, высоте и ширине. Может быть единственным целым числом для задания одинакового значения для всех пространственных измерений. Указание любого значения шага != 1 несовместимо с указанием любого `dilation_rate` значения != 1.
`padding`	одно из `"valid"` или `"same"` (регистр не имеет значения).
`output_padding`	Целое число или кортеж/список из 3 целых чисел, определяющих количество заполнения по глубине, высоте и ширине. Может быть единственным целым числом для задания одинакового значения для всех пространственных измерений. Количество выходного заполнения по данному измерению должно быть меньше шага по этому же измерению. Если установлено в `None` (по умолчанию), форма выхода выводится автоматически.
`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, depth, height, width, channels)`, в то время как `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch, channels, depth, height, width)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` в файле конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если вы его никогда не устанавливали, он будет равен "channels_last".
`dilation_rate`	целое число или кортеж/список из 3 целых чисел, определяющих скорость расширения для свёртки с расширением. Может быть единственным целым числом для задания одинакового значения для всех пространственных измерений. В настоящее время указание любого `dilation_rate` значения != 1 несовместимо с указанием любого значения шага != 1.
`activation`	Функция активации для использования. Если вы ничего не указываете, активация не применяется (т.е. линейная активация: `a(x) = x`).
`use_bias`	Булево значение, использует ли слой вектор смещения.
`kernel_initializer`	Инициализатор матрицы весов `kernel`.
`bias_initializer`	Инициализатор 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: (batch, channels, depth, rows, cols) если data_format='channels_first' или 5D тензор с формой: (batch, depth, rows, cols, channels) если data_format='channels_last'.

Форма выходных данных:

5D тензор с формой: (batch, filters, new_depth, new_rows, new_cols) если data_format='channels_first' или 5D тензор с формой: (batch, new_depth, new_rows, new_cols, filters) если data_format='channels_last'. depth и rows и cols значения могут измениться из-за заполнения.

Ссылки:

© 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/Conv3DTranspose