tf.keras.layers.DepthwiseConv2D

Двумерная свертка с разделением по глубине.

Наследуется от: Conv2D, Layer, Module

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.keras.layers.DepthwiseConv2D

tf.keras.layers.DepthwiseConv2D(
    kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', depth_multiplier=1,
    data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True,
    depthwise_initializer='glorot_uniform',
    bias_initializer='zeros', depthwise_regularizer=None,
    bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, depthwise_constraint=None,
    bias_constraint=None, **kwargs
)

Свертки с разделением по глубине состоят из выполнения только первого шага в пространственной свертке по глубине (которая действует на каждый входной канал отдельно). Аргумент depth_multiplier управляет тем, сколько выходных каналов генерируется на каждый входной канал на шаге разделения по глубине.

Аргументы
`kernel_size`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющих высоту и ширину окна двумерной свертки. Может быть одним целым числом для задания одного и того же значения для всех пространственных измерений.
`strides`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющих шаги свертки по высоте и ширине. Может быть одним целым числом для задания одного и того же значения для всех пространственных измерений. Указание любого значения шага != 1 несовместимо с указанием любого значения `dilation_rate` != 1.
`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, чтобы выход имел те же размеры высоты/ширины, что и вход.
`depth_multiplier`	Количество выходных каналов свертки по глубине для каждого входного канала. Общее количество выходных каналов свертки по глубине будет равно `filters_in * depth_multiplier`.
`data_format`	Строка, одна из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений во входных данных. `channels_last` соответствует входным данным с формой `(batch_size, height, width, channels)`, в то время как `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch_size, channels, height, width)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` в файле конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если вы его никогда не задавали, он будет 'channels_last'.
`dilation_rate`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющих скорость расширения для свертки с расширением. В настоящее время указание любого значения `dilation_rate` != 1 несовместимо с указанием любого значения `strides` != 1.
`activation`	Функция активации для использования. Если вы ничего не укажете, активация не применяется (см. `keras.activations`).
`use_bias`	Булево значение, указывает, использует ли слой вектор смещения.
`depthwise_initializer`	Инициализатор для матрицы ядра свертки по глубине (см. `keras.initializers`).
`bias_initializer`	Инициализатор для вектора смещения (см. `keras.initializers`).
`depthwise_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к матрице ядра свертки по глубине (см. `keras.regularizers`).
`bias_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к вектору смещения (см. `keras.regularizers`).
`activity_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к выходу слоя (его 'активации') (см. `keras.regularizers`).
`depthwise_constraint`	Функция ограничения, применяемая к матрице ядра свертки по глубине (см. `keras.constraints`).
`bias_constraint`	Функция ограничения, применяемая к вектору смещения (см. `keras.constraints`).

Форма входных данных:

4D тензор с формой: [batch_size, channels, rows, cols] если data_format='channels_first' или 4D тензор с формой: [batch_size, rows, cols, channels] если data_format='channels_last'.

Форма выходных данных:

4D тензор с формой: [batch_size, filters, new_rows, new_cols] если data_format='channels_first' или 4D тензор с формой: [batch_size, new_rows, new_cols, filters] если data_format='channels_last'. Значения rows и cols могут измениться из-за заполнения.

Возвращаемое значение
4D тензор, представляющий `activation(depthwiseconv2d(inputs, kernel) + bias)`.

Исключения
`ValueError`	если `padding` равно "causal".
`ValueError`	при одновременном значении `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/r2.4/api_docs/python/tf/keras/layers/DepthwiseConv2D