tf.compat.v1.layers.separable_conv2d

Функциональный интерфейс для слоя свёртки 2D с разделением по глубине.

tf.compat.v1.layers.separable_conv2d(
    inputs, filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid',
    data_format='channels_last', dilation_rate=(1, 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 свёртку по глубине, которая действует раздельно на каналы, за которой следует точечная свёртка, которая смешивает каналы. Если use_bias равно True и задан инициализатор смещения, он добавляет вектор смещения к выводу. Затем необязательно применяется функция активации для получения конечного результата.

Аргументы
`inputs`	Входной тензор.
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (т.е. количество фильтров в свёртке).
`kernel_size`	Кортеж или список из 2 целых чисел, определяющих пространственные размеры фильтров. Может быть одним целым числом для указания одного значения для всех пространственных измерений.
`strides`	Кортеж или список из 2 положительных целых чисел, определяющих шаги свёртки. Может быть одним целым числом для указания одного значения для всех пространственных измерений. Указание любого `stride` значения != 1 несовместимо с указанием любого `dilation_rate` значения != 1.
`padding`	Один из `"valid"` или `"same"` (регистр не учитывается). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к добавлению заполнения равномерно слева/справа или сверху/снизу входных данных таким образом, чтобы выходные данные имели ту же высоту/ширину, что и входные.
`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, height, width, channels)`, а `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch, channels, height, width)`.
`dilation_rate`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющих скорость расширения для свёртки с расширением. Может быть одним целым числом для указания одного значения для всех пространственных измерений. 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 входного канала. Общее количество выходных каналов свёртки по глубине будет равно `num_filters_in * depth_multiplier`.
`activation`	Функция активации. Установите её в None, чтобы сохранить линейную активацию.
`use_bias`	Булево значение, использует ли слой смещение.
`depthwise_initializer`	Инициализатор ядра свёртки по глубине.
`pointwise_initializer`	Инициализатор ядра точечной свёртки.
`bias_initializer`	Инициализатор вектора смещения. Если None, будет использован инициализатор по умолчанию.
`depthwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра свёртки по глубине.
`pointwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра точечной свёртки.
`bias_regularizer`	Необязательный регуляризатор вектора смещения.
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для выходных данных.
`depthwise_constraint`	Необязательная проекционная функция, которая применяется к ядру свёртки по глубине после обновления его `Optimizer` (например, используется для ограничений по норме или ограничениям значений для весов слоя). Функция должна принимать в качестве входных данных непроецированную переменную и должна возвращать проецированную переменную (которая должна иметь ту же форму). Ограничения небезопасны для использования при асинхронной распределённой подготовке.
`pointwise_constraint`	Необязательная проекционная функция, которая применяется к ядру точечной свёртки после обновления его `Optimizer`.
`bias_constraint`	Необязательная проекционная функция, которая применяется к смещению после обновления его `Optimizer`.
`trainable`	Булево значение, если `True` также добавляет переменные в коллекцию графа `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES` (см. `tf.Variable`).
`name`	Строка, имя слоя.
`reuse`	Булево значение, повторно использовать ли веса предыдущего слоя с тем же именем.

Возвращает
Выходной тензор.

Возбуждает
`ValueError`	если включено выполнение в режиме 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_conv2d