tf.keras.layers.DepthwiseConv2D

Свёрточный слой 2D с разделением по каналам.

Наследуется от: Conv2D

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.layers.DepthwiseConv2D

tf.keras.layers.DepthwiseConv2D(
    kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', depth_multiplier=1,
    data_format=None, dilation_rate=(1, 1), 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
)

Свёртки с разделением по каналам состоят из выполнения только первого шага в свёртке по глубине (которая действует на каждый входной канал отдельно). Аргумент depth_multiplier управляет тем, сколько выходных каналов генерируется на каждый входной канал на шаге разделения по каналам.

Аргументы
`kernel_size`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющий высоту и ширину окна свёртки 2D. Может быть единственным целым числом для указания одинакового значения для всех пространственных измерений.
`strides`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющий шаги свёртки по высоте и ширине. Может быть единственным целым числом для указания одинакового значения для всех пространственных измерений. Указание любого значения шага != 1 несовместимо с указанием любого значения `dilation_rate` != 1.
`padding`	одно из `'valid'` или `'same'` (регистр не учитывается).
`depth_multiplier`	Количество выходных каналов свёртки по глубине для каждого входного канала. Общее количество выходных каналов свёртки по глубине будет равно `filters_in * depth_multiplier`.
`data_format`	Строка, одна из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений ввода. `channels_last` соответствует вводу с формой `(batch_size, height, width, channels)`, а `channels_first` соответствует вводу с формой `(batch_size, channels, height, width)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` в файле конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если вы его никогда не задавали, то он будет равен 'channels_last'.
`dilation_rate`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющий скорость расширения для свёртки с расширением. В настоящее время указание любого значения `dilation_rate` != 1 несовместимо с указанием любого значения `strides` != 1.
`activation`	Функция активации для использования. Если вы ничего не укажете, активация не применяется (см. `keras.activations`).
`use_bias`	Булево значение, указывающее, использует ли слой вектор смещения.
`depthwise_initializer`	Инициализатор для матрицы ядра свёртки по глубине (см. `keras.initializers`).
`bias_initializer`	Инициализатор для вектора смещения (см. `keras.initializers`).
`depthwise_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к матрице ядра свёртки по глубине (см. `keras.regularizers`).
`bias_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к вектору смещения (см. `keras.regularizers`).
`activity_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к выходу слоя (его «активации») (см. `keras.regularizers`).
`depthwise_constraint`	Функция ограничения, применяемая к матрице ядра свёртки по глубине (см. `keras.constraints`).
`bias_constraint`	Функция ограничения, применяемая к вектору смещения (см. `keras.constraints`).

Форма входа:

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

Форма выхода:

4D тензор с формой: [batch_size, filters, new_rows, new_cols] если data_format='channels_first' или 4D тензор с формой: [batch_size, new_rows, new_cols, filters] если data_format='channels_last'. Значения rows и cols могут быть изменены из-за заполнения.

Возвращаемое значение
4D тензор, представляющий `activation(depthwiseconv2d(inputs, kernel) + bias)`.

Возбуждает исключения
`ValueError`	если `padding` равно "causal".
`ValueError`	когда оба `strides` > 1 и `dilation_rate` > 1.

© 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/keras/layers/DepthwiseConv2D