tf.compat.v1.layers.conv3d_transpose
Функциональный интерфейс для слоя транспонированной 3D свёртки.
tf.compat.v1.layers.conv3d_transpose(
inputs,
filters,
kernel_size,
strides=(1, 1, 1),
padding='valid',
data_format='channels_last',
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,
reuse=None
)
Мигрировать в TF2
Этот API является устаревшим API, который совместим 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 в руководстве по миграции, чтобы узнать, как использовать вашу модель TensorFlow v1 в TF2 с Keras.
Соответствующий слой TensorFlow v2 — tf.keras.layers.Conv3DTranspose.
Структурное сопоставление с родным TF2
Ни одно из поддерживаемых аргументов не изменило своё имя.
До:
y = tf.compat.v1.layers.conv3d_transpose(x, filters=3, kernel_size=3)
После:
Для миграции кода, использующего функциональные слои TF1, используйте функциональный API Keras:
x = tf.keras.Input((28, 28, 1)) y = tf.keras.layers.Conv3DTranspose(filters=3, kernels_size=3)(x) model = tf.keras.Model(x, y)
Описание
| Аргументы | |
|---|---|
inputs | Входной тензор. |
filters | Целое число, размерность выходного пространства (то есть количество фильтров в свёртке). |
kernel_size | Кортеж или список из 3 положительных целых чисел, определяющих пространственные размеры фильтров. Может быть одним целым числом для указания одного и того же значения для всех пространственных измерений. |
strides | Кортеж или список из 3 положительных целых чисел, определяющих шаги свёртки. Может быть одним целым числом для указания одного и того же значения для всех пространственных измерений. |
padding | одно из "valid" или "same" (регистр не учитывается). "valid" означает отсутствие заполнения. "same" приводит к выравниванию заполнения слева/справа или сверху/снизу входных данных таким образом, что выходные высота/ширина совпадают с входными. |
data_format | Строка, одно из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок измерений во входных данных. channels_last соответствует входным данным с формой (batch, depth, height, width, channels), в то время как channels_first соответствует входным данным с формой (batch, channels, depth, height, width). |
activation | Функция активации. Установите в None, чтобы сохранить линейную активацию. |
use_bias | Булево значение, использует ли слой смещение. |
kernel_initializer | Инициализатор для ядра свёртки. |
bias_initializer | Инициализатор для вектора смещения. Если None, используется инициализатор по умолчанию. |
kernel_regularizer | Необязательный регуляризатор для ядра свёртки. |
bias_regularizer | Необязательный регуляризатор для вектора смещения. |
activity_regularizer | Необязательная функция регуляризации для выхода. |
kernel_constraint | Необязательная проекционная функция, применяемая к ядру после обновления с помощью Optimizer (например, используется для реализации ограничений по норме или значениям для весов слоя). Функция должна принимать в качестве входных данных непроектируемую переменную и возвращать проектируемую переменную (которая должна иметь ту же форму). Ограничения небезопасны при асинхронном распределённом обучении. |
bias_constraint | Необязательная проекционная функция, применяемая к смещению после обновления с помощью 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. |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
| Выходной тензор. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | если включено выполнение eager. |
© 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_transpose