tf.compat.v1.layers.Conv2D

2D свёрточная слой (например, пространственная свёртка изображений).

Наследует 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.compat.v1.zeros_initializer(),
    kernel_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None,
    bias_constraint=None,
    trainable=True,
    name=None,
    **kwargs
)

Переход на TF2

Этот API — это устаревший API, совместимый только с выполнением в режиме eager и tf.function, если вы объединяете его с tf.compat.v1.keras.utils.track_tf1_style_variables

Обратитесь к разделу отображения моделей tf.layers в руководстве по миграции, чтобы узнать, как использовать вашу модель TensorFlow v1 в TF2 с Keras.

Соответствующий слой TensorFlow v2 — tf.keras.layers.Conv2D.

Структурное отображение в чистый TF2

Ни у одного из поддерживаемых аргументов не изменилось имя.

До:

conv = tf.compat.v1.layers.Conv2D(filters=3, kernel_size=3)

После:

conv = tf.keras.layers.Conv2D(filters=3, kernels_size=3)

Описание

Этот слой создаёт ядро свёртки, которое свёртывается (на самом деле, коррелирует) с входными данными слоя для получения тензора выходных данных. Если use_bias равно True (и bias_initializer предоставлен), создаётся вектор смещения, который добавляется к выходным данным. Наконец, если activation не равно None, оно также применяется к выходным данным.

Args
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (то есть количество фильтров в свёртке).
`kernel_size`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющие высоту и ширину окна 2D-свёртки. Может быть одним целым числом для задания одного значения для всех пространственных измерений.
`strides`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющие шаги свёртки по высоте и ширине. Может быть одним целым числом для задания одного 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 ввода таким образом, чтобы выходные данные имели те же размеры высоты/ширины, что и входные данные.
`data_format`	Строка, одна из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений на входах. `channels_last` соответствует вводам с формой `(batch, height, width, channels)`, а `channels_first` соответствует вводам с формой `(batch, channels, height, width)`.
`dilation_rate`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющие скорость расширения для расширенной свёртки. Может быть одним целым числом для задания одного 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, указывает, 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 вывода.
`kernel_constraint`	Необязательная функция проекции, которая применяется к ядру после его обновления `Optimizer` (например, используется для реализации ограничений нормы или ограничений значений для весов слоя). Функция должна принимать на вход непроектированную переменную и должна возвращать проектированную переменную (которая должна иметь такую же форму). Ограничения небезопасны при асинхронном распределённом обучении.
`bias_constraint`	Необязательная функция проекции, которая применяется к смещению после его обновления `Optimizer`.
`trainable`	Булево значение. Если `True` также добавляет переменные в коллекцию графа `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES` (см. `tf.Variable`).
`name`	Строка, имя слоя.

Attributes
`graph`
`scope_name`

Методы

`apply`

Просмотреть исходный код

apply(
    *args, **kwargs
)

`convolution_op`

Просмотреть исходный код

convolution_op(
    inputs, kernel
)

`get_losses_for`

Просмотреть исходный код

get_losses_for(
    inputs
)

Возвращает потери, относящиеся к определённому набору входов.

Args
`inputs`	Входной тензор или список/кортеж входных тензоров.

Возвращает
Список тензоров потерь слоя, зависящих от `inputs`.

`get_updates_for`

Просмотреть исходный код

get_updates_for(
    inputs
)

Возвращает обновления, относящиеся к определённому набору входов.

Args
`inputs`	Входной тензор или список/кортеж входных тензоров.

Возвращает
Список обновлений слоя, зависящих от `inputs`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/layers/Conv2D