Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.9

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

Внимание: Данный API был разработан для TensorFlow v1. Продолжайте чтение для получения подробностей о том, как мигрировать из этого API в эквивалент родного TensorFlow v2. Обратитесь к руководству по миграции TensorFlow v1 в TensorFlow v2 для получения инструкций по миграции остальной части вашего кода.

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

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API