tf.keras.layers.ConvLSTM2D

Свёрточная LSTM.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.layers.ConvLSTM2D, `tf.compat.v2.keras.layers.ConvLSTM2D`

tf.keras.layers.ConvLSTM2D(
    filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None,
    dilation_rate=(1, 1), activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid',
    use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform',
    recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros',
    unit_forget_bias=True, kernel_regularizer=None, recurrent_regularizer=None,
    bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None,
    recurrent_constraint=None, bias_constraint=None, return_sequences=False,
    go_backwards=False, stateful=False, dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0, **kwargs
)

Она похожа на слой LSTM, но преобразования входных данных и рекуррентные преобразования являются свёрточными.

Аргументы
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (т. е. количество выходных фильтров в свёртке).
`kernel_size`	Целое число или кортеж/список из n целых чисел, определяющие размеры окна свёртки.
`strides`	Целое число или кортеж/список из n целых чисел, определяющие шаги свёртки. Указание любого значения шага != 1 несовместимо с указанием любого значения `dilation_rate` != 1.
`padding`	Один из `"valid"` или `"same"` (регистр не имеет значения).
`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, time, ..., channels)`, а `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch, time, channels, ...)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` из файла конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если вы его никогда не устанавливали, то оно будет "channels_last".
`dilation_rate`	Целое число или кортеж/список из n целых чисел, определяющие коэффициент расширения для расширенной свёртки. В настоящее время указание любого значения `dilation_rate` != 1 несовместимо с указанием любого значения `strides` != 1.
`activation`	Функция активации. По умолчанию применяется функция активации гиперболического тангенса (`tanh(x)`).
`recurrent_activation`	Функция активации для рекуррентного шага.
`use_bias`	Булево значение, указывающее, использует ли слой вектор смещения.
`kernel_initializer`	Инициализатор матрицы весов `kernel`, используемой для линейного преобразования входных данных.
`recurrent_initializer`	Инициализатор матрицы весов `recurrent_kernel`, используемой для линейного преобразования рекуррентного состояния.
`bias_initializer`	Инициализатор вектора смещения.
`unit_forget_bias`	Булево значение. Если True, добавляет 1 к смещению забывающего блока при инициализации. Используйте в сочетании с `bias_initializer="zeros"`. Это рекомендуется в статье Джозефовича и др.
`kernel_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к матрице весов `kernel` .
`recurrent_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к матрице весов `recurrent_kernel` .
`bias_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к вектору смещения.
`activity_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к.
`kernel_constraint`	Функция ограничения, применяемая к матрице весов `kernel` .
`recurrent_constraint`	Функция ограничения, применяемая к матрице весов `recurrent_kernel` .
`bias_constraint`	Функция ограничения, применяемая к вектору смещения.
`return_sequences`	Булево значение. Возвращает ли слой только последний выходной элемент в последовательности выходов или всю последовательность.
`go_backwards`	Булево значение (по умолчанию False). Если True, обрабатывает входную последовательность в обратном порядке.
`stateful`	Булево значение (по умолчанию False). Если True, последнее состояние для каждого образца с индексом i в пачке будет использоваться в качестве начального состояния для образца с индексом i в следующей пачке.
`dropout`	Число с плавающей запятой от 0 до 1. Доля единиц, которые необходимо удалить для линейного преобразования входных данных.
`recurrent_dropout`	Число с плавающей запятой от 0 до 1. Доля единиц, которые необходимо удалить для линейного преобразования рекуррентного состояния.

Аргументы вызова:

inputs: 5-мерный тензор.
mask: Бинарный тензор формы (samples, timesteps), указывающий, следует ли игнорировать определённый временной шаг.
training: Булево значение Python, указывающее, должно ли поведение слоя быть в режиме обучения или в режиме вывода. Этот аргумент передаётся ячейке при её вызове. Это актуально только если dropout или recurrent_dropout установлены.
initial_state: Список начальных тензоров состояния, которые необходимо передать в первый вызов ячейки.

Форма входных данных:

Если data_format='channels_first' 5-мерный тензор с формой: (samples, time, channels, rows, cols)
Если data_format='channels_last' 5-мерный тензор с формой: (samples, time, rows, cols, channels)

Форма выходных данных:

Если return_sequences
- Если data_format='channels_first' 5-мерный тензор с формой: (samples, time, filters, output_row, output_col)
- Если data_format='channels_last' 5-мерный тензор с формой: (samples, time, output_row, output_col, filters)
Иначе
- Если data_format ='channels_first' 4-мерный тензор с формой: (samples, filters, output_row, output_col)
- Если data_format='channels_last' 4-мерный тензор с формой: (samples, output_row, output_col, filters) где o_row и o_col зависят от формы фильтра и дополнения

Возбуждения
`ValueError`	в случае неверных аргументов конструктора.

Ссылки:

Свёрточная сеть LSTM: подход машинного обучения для прогнозирования осадков В текущей реализации отсутствует обратная связь по выходу ячеек.

Атрибуты
`activation`
`bias_constraint`
`bias_initializer`
`bias_regularizer`
`data_format`
`dilation_rate`
`dropout`
`filters`
`kernel_constraint`
`kernel_initializer`
`kernel_regularizer`
`kernel_size`
`padding`
`recurrent_activation`
`recurrent_constraint`
`recurrent_dropout`
`recurrent_initializer`
`recurrent_regularizer`
`states`
`strides`
`unit_forget_bias`
`use_bias`

Методы

`get_initial_state`

Просмотреть исходный код

get_initial_state(
    inputs
)

`reset_states`

Просмотреть исходный код

reset_states(
    states=None
)

© 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/ConvLSTM2D