tf.compat.v1.layers.Conv2D

2D слой свертки (например, пространственная свертка над изображениями).

Наследуется от: Conv2D, Layer, Layer, Module

tf.compat.v1.layers.Conv2D(
    filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid',
    data_format='channels_last', dilation_rate=(1, 1), activation=None,
    use_bias=True, kernel_initializer=None, bias_initializer=tf.zeros_initializer(),
    kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None, bias_constraint=None, trainable=True, name=None,
    **kwargs
)

Этот слой создаёт ядро свертки, которое свёртывается (фактически коррелирует) с входными данными слоя, чтобы получить тензор выходных данных. Если use_bias равно True (и предоставлен bias_initializer), создаётся вектор смещения, который добавляется к выходным данным. Наконец, если activation не None, он также применяется к выходным данным.

Аргументы
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (то есть количество фильтров в свертке).
`kernel_size`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющий высоту и ширину окна 2D-свертки. Может быть одним целым числом для указания одинакового значения для всех пространственных измерений.
`strides`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющий 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 значения `dilation_rate` != 1.
`padding`	Одно из `"valid"` или `"same"` (регистр не учитывается). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к равномерному дополнению слева/справа или сверху/снизу входных данных таким образом, что выходные данные имеют те же размеры высоты/ширины, что и входные.
`data_format`	Строка, одно из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений во входных данных. `channels_last` соответствует входам с формой `(batch, height, width, channels)`, а `channels_first` соответствует входам с формой `(batch, channels, height, width)`.
`dilation_rate`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющий коэффициент расширения для свертки с расширением. Может быть одним целым числом для указания одинакового значения для всех пространственных измерений. В настоящее время указание любого значения `dilation_rate` != 1 несовместимо с указанием любого значения шага != 1.
`activation`	Функция активации. Установите её в None, чтобы сохранить линейную активацию.
`use_bias`	Булево значение, использует ли слой смещение.
`kernel_initializer`	Инициализатор для ядра свертки.
`bias_initializer`	Инициализатор для вектора смещения. Если None, будет использоваться инициализатор по умолчанию.
`kernel_regularizer`	Необязательный регуляризатор для ядра свертки.
`bias_regularizer`	Необязательный регуляризатор для вектора смещения.
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для вывода.
`kernel_constraint`	Необязательная проекционная функция, которая применяется к ядру после обновления с помощью `Optimizer` (например, используется для реализации ограничений по норме или ограничениям по значениям для весов слоя). Функция должна принимать в качестве входных данных непроектируемую переменную и должна возвращать проектируемую переменную (которая должна иметь такую же форму). Ограничения небезопасны для использования при асинхронном распределённом обучении.
`bias_constraint`	Необязательная проекционная функция, 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.

Атрибуты
`graph`
`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/r2.4/api_docs/python/tf/compat/v1/layers/Conv2D