tf.compat.v1.layers.Conv3DTranspose

Транспонированный слой 3D свёртки (иногда называемый 3D деконволюцией).

Наследуется от: Conv3DTranspose, Conv3D, Layer, Layer, Module

tf.compat.v1.layers.Conv3DTranspose(
    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,
    **kwargs
)

Перейти к TF2

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

Обратитесь к разделу сопоставления моделей tf.layers в руководстве по миграции (https://www.tensorflow.org/guide/migrate/model_mapping), чтобы узнать, как использовать вашу модель TensorFlow v1 в TF2 с Keras.

Соответствующий слой TensorFlow v2 — tf.keras.layers.Conv3DTranspose.

Структурное сопоставление с чистым TF2

Ни одно из поддерживаемых аргументов не изменило своего названия.

До:

conv = tf.compat.v1.layers.Conv3DTranspose(filters=3, kernel_size=3)

После:

conv = tf.keras.layers.Conv3DTranspose(filters=3, kernels_size=3)

Описание

Аргументы
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (то есть количество фильтров в свёртке).
`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 задания одинакового значения для всех пространственных измерений.
`strides`	Целое число или кортеж/список из 3 целых чисел, определяющих шаги свёртки по глубине, высоте и ширине. Может быть одиночным целым числом для задания одинакового значения для всех пространственных измерений.
`padding`	Один из `"valid"` или `"same"` (регистр не учитывается). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к равномерному заполнению слева/справа или сверху/снизу входных данных таким образом, что выходная высота/ширина имеет такое же значение, как и у входных данных.
`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, depth, height, width, channels)`, а `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch, channels, depth, height, width)`.
`activation`	Функция активации. Установите её в `None` для сохранения линейной активации.
`use_bias`	Булево значение, 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 выхода.
`kernel_constraint`	Необязательная проекционная функция, применяемая к ядру после обновления с помощью `Optimizer` (например, используется для реализации ограничений на норму или значения для весов слоя). Функция должна принимать в качестве входных данных непроектируемую переменную и должна возвращать проектируемую переменную (которая должна иметь ту же форму). Ограничения небезопасны для использования 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 графика `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 входных данных.

Аргументы
`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 входных данных.

Аргументы
`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/Conv3DTranspose