tf.layers.separable_conv1d

Функциональный интерфейс для слоя свертки глубины 1D. (устарело)

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.layers.separable_conv1d

tf.layers.separable_conv1d(
    inputs, filters, kernel_size, strides=1, padding='valid',
    data_format='channels_last', dilation_rate=1, depth_multiplier=1,
    activation=None, use_bias=True, depthwise_initializer=None,
    pointwise_initializer=None, bias_initializer=tf.zeros_initializer(),
    depthwise_regularizer=None, pointwise_regularizer=None, bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None, depthwise_constraint=None, pointwise_constraint=None,
    bias_constraint=None, trainable=True, name=None, reuse=None
)

Этот слой выполняет свертку по глубине, которая действует раздельно на каналы, а затем свертку по точкам, которая смешивает каналы. Если use_bias имеет значение True и указан инициализатор смещения, к выходным данным добавляется вектор смещения. Затем необязательно применяется функция активации для получения конечного результата.

Аргументы
`inputs`	Входной тензор.
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (т.е. количество фильтров в свертке).
`kernel_size`	Одно целое число, определяющее пространственные размеры фильтров.
`strides`	Одно целое число, определяющее шаги свертки. Указание любого `stride` значения != 1 несовместимо с указанием любого `dilation_rate` значения != 1.
`padding`	Один из `"valid"` или `"same"` (регистр не учитывается).
`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, length, channels)`, а `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch, channels, length)`.
`dilation_rate`	Одно целое число, определяющее скорость расширения для свертки с расширением. В настоящее время указание любого `dilation_rate` значения != 1 несовместимо с указанием любого значения шага != 1.
`depth_multiplier`	Количество выходных каналов свертки по глубине для каждого входного канала. Общее количество выходных каналов свертки по глубине будет равно `num_filters_in * depth_multiplier`.
`activation`	Функция активации. Установите в None для сохранения линейной активации.
`use_bias`	Булево значение, используется ли слоем смещение.
`depthwise_initializer`	Инициализатор ядра свертки по глубине.
`pointwise_initializer`	Инициализатор ядра свертки по точкам.
`bias_initializer`	Инициализатор вектора смещения. Если None, будет использоваться инициализатор по умолчанию.
`depthwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра свертки по глубине.
`pointwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра свертки по точкам.
`bias_regularizer`	Необязательный регуляризатор вектора смещения.
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для выхода.
`depthwise_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к ядру свертки по глубине после обновления с помощью `Optimizer` (например, используется для ограничений по норме или ограничений значений для весов слоя). Функция должна принимать на вход непроектируемую переменную и возвращать проектируемую переменную (которая должна иметь ту же форму). Ограничения небезопасны при асинхронной распределенной подготовке.
`pointwise_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к ядру свертки по точкам после обновления с помощью `Optimizer`.
`bias_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к смещению после обновления с помощью `Optimizer`.
`trainable`	Булево значение, если `True` также добавляет переменные в коллекцию графа `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES` (см. `tf.Variable`).
`name`	Строка, имя слоя.
`reuse`	Булево значение, переиспользовать ли веса предыдущего слоя с тем же именем.

Возвращаемые значения
Выходной тензор.

Возбуждает исключения
`ValueError`	если включено выполнение eager.

© 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/layers/separable_conv1d