tf.keras.layers.DepthwiseConv2D

Двумерное сверточное преобразование с разделением по каналам.

Наследуется от: Conv2D

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.keras.layers.DepthwiseConv2D, `tf.compat.v2.keras.layers.DepthwiseConv2D`

tf.keras.layers.DepthwiseConv2D(
    kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', depth_multiplier=1,
    data_format=None, activation=None, use_bias=True,
    depthwise_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros',
    depthwise_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None,
    depthwise_constraint=None, bias_constraint=None, **kwargs
)

Свертки с разделением по каналам состоят в выполнении только первого шага в двумерном сверточном преобразовании по каналам (которое действует на каждый канал входных данных отдельно). Аргумент depth_multiplier управляет количеством выходных каналов, генерируемых на каждый входной канал на шаге разделения по каналам.

Аргументы
`kernel_size`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющих высоту и ширину окна двумерной свертки. Может быть одним целым числом для указания одинакового значения для всех пространственных измерений. Указание любого значения шага != 1 несовместимо с указанием любого `dilation_rate` значения != 1.
`strides`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющих шаги свертки по высоте и ширине. Может быть одним целым числом для указания 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 учитывается).
`depth_multiplier`	Количество выходных каналов свертки по каналам для каждого входного канала. Общее количество выходных каналов свертки по каналам будет равно `filters_in * depth_multiplier`.
`data_format`	Строка, одно из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений ввода. `channels_last` соответствует входным данным с формой `(batch, height, width, channels)`, а `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch, channels, height, width)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` из файла конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если вы его никогда не устанавливали, он будет равен 'channels_last'.
`activation`	Функция активации для использования. Если вы ничего не укажете, активация не применяется (т. е. используется активация 'линейная': `a(x) = x`).
`use_bias`	Булево значение, указывающее, использует ли слой вектор смещения.
`depthwise_initializer`	Инициализатор матрицы ядра свертки по каналам.
`bias_initializer`	Инициализатор вектора смещения.
`depthwise_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к матрице ядра свертки по каналам.
`bias_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к вектору смещения.
`activity_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к результату слоя (его «активации»).
`depthwise_constraint`	Функция ограничения, применяемая к матрице ядра свертки по каналам.
`bias_constraint`	Функция ограничения, применяемая к вектору смещения.

Форма входных данных:

4D тензор с формой: [batch, channels, rows, cols] если data_format='channels_first' или 4D тензор с формой: [batch, rows, cols, channels] если data_format='channels_last'.

Форма выходных данных:

4D тензор с формой: [batch, filters, new_rows, new_cols] если data_format='channels_first' или 4D тензор с формой: [batch, new_rows, new_cols, filters] если data_format='channels_last'. Значения rows и cols 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/DepthwiseConv2D