tf.compat.v1.layers.separable_conv1d

Функциональный интерфейс для слоя свертки глубиной 1D.

tf.compat.v1.layers.separable_conv1d(
    inputs,
    filters,
    kernel_size,
    strides=1,
    padding='valid',
    data_format='channels_last',
    dilation_rate=1,
    depth_multiplier=1,
    activation=None,
    use_bias=True,
    depthwise_initializer=None,
    pointwise_initializer=None,
    bias_initializer=tf.compat.v1.zeros_initializer(),
    depthwise_regularizer=None,
    pointwise_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    depthwise_constraint=None,
    pointwise_constraint=None,
    bias_constraint=None,
    trainable=True,
    name=None,
    reuse=None
)

Миграция на 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.SeparableConv1D.

Структурное отображение в родной TF2

Ни одно из поддерживаемых аргументов не изменило название.

До:

y = tf.compat.v1.layers.separable_conv1d(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.SeparableConv1D(filters=3, kernels_size=3)(x)
model = tf.keras.Model(x, y)

Описание

Этот слой выполняет свертку по глубине, которая действует раздельно на каналы, за которой следует свертка по точке, которая смешивает каналы. Если use_bias равно True и задан инициализатор смещения, он добавляет вектор смещения к выходу. Затем он необязательно применяет функцию активации для получения окончательного результата.

Аргументы
`inputs`	Входной тензор.
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (т.е. количество фильтров в свертке).
`kernel_size`	Одно целое число, определяющее пространственные размеры фильтров.
`strides`	Одно целое число, определяющее шаги свертки. Задание любого `stride` значения != 1 несовместимо с заданием любого `dilation_rate` значения != 1.
`padding`	Одно из `"valid"` или `"same"` (регистр не имеет значения). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к выравниванию заполнения слева/справа или сверху/снизу входных данных таким образом, чтобы выходная высота/ширина была такой же, как у входных данных.
`data_format`	Строка, одно из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений на входах. `channels_last` соответствует входным данным с формой `(batch, length, channels)`, а `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch, channels, length)`.
`dilation_rate`	Одно целое число, определяющее скорость расширения для свертки с расширением. В настоящее время указание любого `dilation_rate` значения != 1 несовместимо с указанием любого значения шага != 1.
`depth_multiplier`	Количество выходных каналов свертки по глубине для каждого входного канала. Общее количество выходных каналов свертки по глубине будет равно `num_filters_in * depth_multiplier`.
`activation`	Функция активации. Установите ее в None, чтобы сохранить линейную активацию.
`use_bias`	Булево значение, указывает ли слой использовать смещение.
`depthwise_initializer`	Инициализатор ядра свертки по глубине.
`pointwise_initializer`	Инициализатор ядра свертки по точкам.
`bias_initializer`	Инициализатор вектора смещения. Если None, будет использован инициализатор по умолчанию.
`depthwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра свертки по глубине.
`pointwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра свертки по точкам.
`bias_regularizer`	Необязательный регуляризатор вектора смещения.
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для вывода.
`depthwise_constraint`	Необязательная проекционная функция, применяемая к ядру свертки по глубине после обновления путем `Optimizer` (например, используется для ограничений нормы или ограничений значений для весов слоя). Функция должна принимать в качестве входного значения непроектируемую переменную и должна возвращать проектируемую переменную (которая должна иметь ту же форму). Ограничения небезопасны при асинхронной распределенной подготовке.
`pointwise_constraint`	Необязательная проекционная функция, применяемая к ядру свертки по точкам после обновления с помощью `Optimizer`.
`bias_constraint`	Необязательная проекционная функция, применяемая к смещению после 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.
`reuse`	Булево значение, переиспользовать ли веса предыдущего слоя с тем же именем.

Возвращает
Выходной тензор.

Возбуждает
`ValueError`	если выполняется eager execution.

© 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/separable_conv1d