tf.keras.layers.SeparableConv1D

Свёрточный слой глубиной 1D.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.SeparableConvolution1D

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.layers.SeparableConv1D, tf.compat.v1.keras.layers.SeparableConvolution1D

tf.keras.layers.SeparableConv1D(
    filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format=None,
    dilation_rate=1, depth_multiplier=1, activation=None, use_bias=True,
    depthwise_initializer='glorot_uniform', pointwise_initializer='glorot_uniform',
    bias_initializer='zeros', depthwise_regularizer=None,
    pointwise_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None,
    depthwise_constraint=None, pointwise_constraint=None, bias_constraint=None,
    **kwargs
)

Этот слой выполняет свёртку по глубине, которая действует отдельно на каналы, за которым следует точечная свёртка, смешивающая каналы. Если use_bias равно True и задан инициализатор смещения, он добавляет вектор смещения к выходу. Затем он необязательно применяет функцию активации для получения окончательного результата.

Аргументы
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (т.е. число фильтров в свёртке).
`kernel_size`	Целое число, задающее пространственные размеры фильтров.
`strides`	Целое число, задающее шаги свёртки. Указание любого `stride` значения != 1 несовместимо с указанием любого `dilation_rate` значения != 1.
`padding`	Одно из `"valid"`, `"same"`, или `"causal"` (регистронезависимо).
`data_format`	Строка, одна из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок размеров ввода. `channels_last` соответствует вводу с формой `(batch_size, length, channels)`, а `channels_first` соответствует вводу с формой `(batch_size, channels, length)`.
`dilation_rate`	Целое число, задающее скорость расширения для свёртки с расширением. В настоящее время указание любого `dilation_rate` значения != 1 несовместимо с указанием любого значения шага != 1.
`depth_multiplier`	Количество выходных каналов свёртки по глубине для каждого канала ввода. Общее число выходных каналов свёртки по глубине будет равно `num_filters_in * depth_multiplier`.
`activation`	Функция активации для использования. Если вы ничего не укажете, активация не применяется (см. `keras.activations`).
`use_bias`	Булево значение, использует ли слой смещение.
`depthwise_initializer`	Инициализатор ядра свёртки по глубине (см. `keras.initializers`).
`pointwise_initializer`	Инициализатор ядра точечной свёртки (см. `keras.initializers`).
`bias_initializer`	Инициализатор вектора смещения. Если None, будет использоваться инициализатор по умолчанию (см. `keras.initializers`).
`depthwise_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для ядра свёртки по глубине (см. `keras.regularizers`).
`pointwise_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для ядра точечной свёртки (см. `keras.regularizers`).
`bias_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для вектора смещения (см. `keras.regularizers`).
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для вывода (см. `keras.regularizers`).
`depthwise_constraint`	Необязательная функция проектирования, которая применяется к ядру по глубине после обновления `Optimizer` (например, используется для ограничений нормы или ограничений значений для весов слоя). Функция должна принимать в качестве входного значения непроектируемую переменную и возвращать спроектированную переменную (которая должна иметь ту же форму). Ограничения небезопасны для использования при асинхронном распределённом обучении (см. `keras.constraints`).
`pointwise_constraint`	Необязательная функция проектирования, которая применяется к точечному ядру после обновления `Optimizer` (см. `keras.constraints`).
`bias_constraint`	Необязательная функция проектирования, которая применяется к смещению после обновления `Optimizer` (см. `keras.constraints`).
`trainable`	Булево значение, если `True` веса этого слоя будут помечены как обучаемые (и указаны в `layer.trainable_weights`).
`name`	Строка, имя слоя.

Форма ввода:

3D тензор с формой: (batch_size, channels, steps) если data_format='channels_first' или 5D тензор с формой: (batch_size, steps, channels) если data_format='channels_last'.

Форма вывода:

3D тензор с формой: (batch_size, filters, new_steps) если data_format='channels_first' или 3D тензор с формой: (batch_size, new_steps, filters) если data_format='channels_last'. new_steps значение может измениться из-за заполнения или шагов.

Возвращаемое значение
Тензор ранга 3, представляющий `activation(separableconv1d(inputs, kernel) + bias)`.

Возбуждает
`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/SeparableConv1D