tf.compat.v1.layers.separable_conv1d

Функциональное представление слоя свертки 1D с разделением каналов.

tf.compat.v1.layers.separable_conv1d(
    inputs, filters, kernel_size, strides=1, padding='valid',
    data_format='channels_last', dilation_rate=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, reuse=None
)

Этот слой выполняет свертку по каналам, действуя раздельно на каждом из них, за которой следует точечная свертка для объединения каналов. Если use_bias имеет значение True и задан инициализатор смещения, к результату добавляется вектор смещения. После этого, опционально, применяется функция активации для получения итогового результата.

Аргументы
`inputs`	Входной тензор.
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (т.е. количество фильтров в свертке).
`kernel_size`	Целое число, задающее пространственные размеры фильтров.
`strides`	Целое число, задающее шаги свертки. Задание любого `stride` значения != 1 несовместимо с заданием любого `dilation_rate` значения != 1.
`padding`	Одно из `"valid"` или `"same"` (регистр игнорируется). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` означает заполнение слева/справа или сверху/снизу входных данных таким образом, чтобы выходные данные имели те же размеры высоты/ширины, что и входные.
`data_format`	Строка, одно из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений в входных данных. `channels_last` соответствует входным данным с формой `(batch, length, channels)`, а `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch, channels, length)`.
`dilation_rate`	Целое число, задающее скорость расширения для свертки с расширением. В настоящее время задание любого `dilation_rate` значения != 1 несовместимо с заданием любого значения шага != 1.
`depth_multiplier`	Количество выходных каналов свертки по каналам для каждого входного канала. Общее количество выходных каналов свертки по каналам будет равно `num_filters_in * depth_multiplier`.
`activation`	Функция активации. Установите её в None для сохранения линейной активации.
`use_bias`	Булево значение, указывает, использует ли слой смещение.
`depthwise_initializer`	Инициализатор ядра свертки по каналам.
`pointwise_initializer`	Инициализатор ядра точечной свертки.
`bias_initializer`	Инициализатор вектора смещения. Если None, будет использован инициализатор по умолчанию.
`depthwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра свертки по каналам.
`pointwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра точечной свертки.
`bias_regularizer`	Необязательный регуляризатор вектора смещения.
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для выхода.
`depthwise_constraint`	Необязательная функция проекции, которая применяется к ядру свертки по каналам после обновления с помощью `Optimizer` (например, используется для ограничений нормы или ограничений значений для весов слоя). Функция должна принимать в качестве входных данных непроектированную переменную и возвращать проектированную переменную (которая должна иметь ту же форму). Ограничения небезопасны при асинхронном распределённом обучении.
`pointwise_constraint`	Необязательная функция проекции, которая применяется к ядру точечной свертки 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 добавить переменные в коллекцию графов `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES` (см. `tf.Variable`).
`name`	Строка, имя слоя.
`reuse`	Булево значение, указывает, следует ли повторно использовать веса предыдущего слоя с тем же именем.

Возвращает
Выходной тензор.

Возбуждает
`ValueError`	если включено выполнение eager.

© 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/separable_conv1d