tf.compat.v1.layers.Conv3D

3D свёрточная слой (например, пространственная свёртка по объёмам).

Наследуется от: Conv3D, Layer, Layer, Module

tf.compat.v1.layers.Conv3D(
    filters,
    kernel_size,
    strides=(1, 1, 1),
    padding='valid',
    data_format='channels_last',
    dilation_rate=(1, 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
)

Мигрировать в TF2

Этот API является устаревшим API, совместимым только с выполнением eager и tf.function, если вы объединяете его с tf.compat.v1.keras.utils.track_tf1_style_variables

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

Соответствующий слой TensorFlow v2 — tf.keras.layers.Conv3D.

Структурное сопоставление с native TF2

Ни одно из поддерживаемых аргументов не изменило названия.

До:

conv = tf.compat.v1.layers.Conv3D(filters=3, kernel_size=3)

После:

conv = tf.keras.layers.Conv3D(filters=3, kernels_size=3)

Описание

Этот слой создаёт свёрочное ядро, которое свертывается (на самом деле взаимокоррелируется) со слоем ввода, чтобы получить тензор выходов. Если use_bias равно True (и предоставлен bias_initializer), создаётся вектор смещения, который добавляется к выходам. Наконец, если activation не равно None, он также применяется к выходам.

Аргументы
`filters`	Целое число, размерность пространства выходов (то есть, количество фильтров в свертке).
`kernel_size`	Целое число или кортеж/список из 3 целых чисел, определяющих глубину, высоту и ширину окна 3D свёртки. Может быть одиночным целым числом для указания одного значения для всех пространственных измерений.
`strides`	Целое число или кортеж/список из 3 целых чисел, определяющих шаги свёртки вдоль глубины, высоты и ширины. Может быть одиночным целым числом для указания 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"` (регистронезависимо). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к равномерному заполнению слева/справа или сверху/снизу ввода таким образом, что выход имеет те же размеры высоты/ширины, что и вход.
`data_format`	Строка, одна из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений во вводе. `channels_last` соответствует вводу с формой `(batch, depth, height, width, channels)`, а `channels_first` соответствует вводу с формой `(batch, channels, depth, height, width)`.
`dilation_rate`	Целое число или кортеж/список из 3 целых чисел, определяющих коэффициент расширения для использования в свертке с расширением. Может быть одиночным целым числом для указания 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, использует ли слой смещение.
`kernel_initializer`	Инициализатор для свёрочного ядра.
`bias_initializer`	Инициализатор для вектора смещения. Если None, будет использоваться инициализатор по умолчанию.
`kernel_regularizer`	Необязательный регуляризатор для свёрочного ядра.
`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 с помощью `Optimizer` (например, используется для реализации ограничений нормы или ограничений значений для весов слоя). Функция должна принимать в качестве входных данных непроектируемую переменную и должна возвращать спроецированную переменную (которая должна иметь ту же форму). Ограничения не безопасны для использования при асинхронном распределённом обучении.
`bias_constraint`	Необязательная функция проекции, которая применяется к смещению после его обновления с помощью `Optimizer`.
`trainable`	Булево значение, если `True` также добавляет переменные в коллекцию графов `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES` (см. `tf.Variable`).
`name`	Строка, имя слоя.

Атрибуты
`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 вводов.

Аргументы
`inputs`	Тензор ввода или список/кортеж тензоров ввода.

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

`get_updates_for`

Просмотреть исходный код

get_updates_for(
    inputs
)

Возвращает обновления, относящиеся к определённому набору вводов.

Аргументы
`inputs`	Тензор ввода или список/кортеж тензоров ввода.

Возвращает
Список операций обновления 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/Conv3D