Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.compat.v1.layers.conv3d_transpose

Функциональный интерфейс для слоя транспонированной 3D свёртки.

tf.compat.v1.layers.conv3d_transpose(
    inputs, filters, kernel_size, strides=(1, 1, 1), padding='valid',
    data_format='channels_last', 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,
    reuse=None
)
Аргументы
inputs Входной тензор.
filters Целое число, размерность выходного пространства (то есть число фильтров в свёртке).
kernel_size Кортеж или список из 3 положительных целых чисел, определяющих пространственные размеры фильтров. Может быть одним целым числом для указания одного и того же значения для всех пространственных измерений.
strides Кортеж или список из 3 положительных целых чисел, определяющих шаги свёртки. Может быть одним целым числом для указания одного и того же значения для всех пространственных измерений.
padding Один 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 размер высота/ширина выходных данных совпадает с размером высота/ширина входных данных.
data_format Строка, один из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок измерений во входных данных. channels_last соответствует входным данным с формой (batch, depth, height, width, channels), а channels_first соответствует входным данным с формой (batch, channels, depth, height, width).
activation Функция активации. Установите её в None, чтобы сохранить линейную активацию.
use_bias Булево значение, использует ли слой смещение.
kernel_initializer Инициализатор для ядра свёртки.
bias_initializer Инициализатор для вектора смещения. Если None, будет использован инициализатор по умолчанию.
kernel_regularizer Необязательный регуляризатор для ядра свёртки.
bias_regularizer Необязательный регуляризатор для вектора смещения.
activity_regularizer Необязательная функция регуляризации для выхода.
kernel_constraint Необязательная функция проекции, 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 входного значения непроецированную переменную и должна возвращать проецированную переменную (которая должна иметь ту же форму). Ограничения небезопасны при выполнении асинхронной распределённой тренировки.
bias_constraint Необязательная функция проекции, которая применяется к смещению после обновления с помощью Optimizer.
trainable Булево значение, если True также добавляет переменные в коллекцию графика GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES (см. tf.Variable).
name Строка, имя слоя.
reuse Булево значение, повторно ли использовать веса предыдущего слоя с тем же именем.
Возвращаемые значения
Выходной тензор.
Исключения
ValueError если включено выполнение с немедленным возвратом (eager execution).

© 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/conv3d_transpose

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API