tf.compat.v1.layers.SeparableConv2D
Свёрточная операция 2D с разделением по глубине.
Наследуется от: SeparableConv2D, Layer
tf.compat.v1.layers.SeparableConv2D(
filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid',
data_format='channels_last', dilation_rate=(1, 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, **kwargs
)
Этот слой выполняет свёртку по глубине, которая действует раздельно на каналы, а затем свёртку по точкам, которая смешивает каналы. Если use_bias равно True и инициализатор смещения задан, он добавляет вектор смещения к выводу. Затем он необязательно применяет функцию активации, чтобы получить окончательный вывод.
| Аргументы | |
|---|---|
filters | Целое число, размерность выходного пространства (т. е. число фильтров в свёртке). |
kernel_size | Кортеж или список из 2 целых чисел, определяющих пространственные размеры фильтров. Может быть одним целым числом для задания одного значения для всех пространственных измерений. |
strides | Кортеж или список из 2 положительных целых чисел, определяющих шаги свёртки. Может быть одним целым числом для задания одного значения для всех пространственных измерений. Задание любого значения stride != 1 несовместимо с заданием любого значения dilation_rate != 1. |
padding | Одно из "valid" или "same" (регистр не учитывается). |
data_format | Строка, одно из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок измерений ввода. channels_last соответствует вводу с формой (batch, height, width, channels), а channels_first соответствует вводу с формой (batch, channels, height, width). |
dilation_rate | Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющий скорость расширения для свёртки с расширением. Может быть одним целым числом для задания одного значения для всех пространственных измерений. В настоящее время задание любого значения dilation_rate != 1 несовместимо с заданием любого значения шага != 1. |
depth_multiplier | Количество выходных каналов свёртки по глубине для каждого входного канала. Общее количество выходных каналов свёртки по глубине будет равно num_filters_in * depth_multiplier. |
activation | Функция активации. Установите её в None, чтобы сохранить линейную активацию. |
use_bias | Булево значение, использует ли слой смещение. |
depthwise_initializer | Инициализатор ядра свёртки по глубине. |
pointwise_initializer | Инициализатор ядра свёртки по точкам. |
bias_initializer | Инициализатор вектора смещения. Если None, будет использован инициализатор по умолчанию. |
depthwise_regularizer | Необязательный регуляризатор ядра свёртки по глубине. |
pointwise_regularizer | Необязательный регуляризатор ядра свёртки по точкам. |
bias_regularizer | Необязательный регуляризатор вектора смещения. |
activity_regularizer | Необязательная функция регуляризации для выхода. |
depthwise_constraint | Необязательная функция проекции, которая применяется к ядру свёртки по глубине после обновления с помощью Optimizer (например, используется для ограничений нормы или ограничений значений для весов слоя). Функция должна принимать в качестве входных данных непроектируемую переменную и возвращать проектируемую переменную (которая должна иметь такую же форму). Ограничения небезопасны при асинхронном распределённом обучении. |
pointwise_constraint | Необязательная функция проекции, которая применяется к ядру свёртки по точкам после обновления с помощью Optimizer. |
bias_constraint | Необязательная функция проекции, которая применяется к смещению после обновления с помощью Optimizer. |
trainable | Булево значение, если True также добавляет переменные в коллекцию графов GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES (см. tf.Variable). |
name | Строка, имя слоя. |
| Атрибуты | |
|---|---|
graph | УСТАРЕВШАЯ ФУНКЦИЯ |
scope_name | |
© 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/r2.3/api_docs/python/tf/compat/v1/layers/SeparableConv2D