tf.compat.v1.layers.SeparableConv1D

Свёрточное преобразование 1D с разделением каналов.

Наследуется от: SeparableConv1D, Layer, Layer, Module

tf.compat.v1.layers.SeparableConv1D(
    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,
    **kwargs
)

Переход на TF2

Этот API является устаревшим API, совместимым 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, чтобы узнать, как использовать вашу модель TensorFlow v1 в TF2 с Keras.

Соответствующий слой TensorFlow v2 — tf.keras.layers.SeparableConv1D.

Структурное сопоставление с нативным TF2

Ни одно из поддерживаемых аргументов не изменило своё имя.

До:

conv = tf.compat.v1.layers.SeparableConv1D(filters=3, kernel_size=3)

После:

conv = tf.keras.layers.SeparableConv1D(filters=3, kernels_size=3)

Описание

Этот слой выполняет свёртку с разделением каналов, которая действует раздельно на каналах, за которой следует точечная свёртка, которая смешивает каналы. Если use_bias равно True и указан инициализатор смещения, он добавляет вектор смещения к выводу. Затем необязательно применяется функция активации, чтобы получить окончательный вывод.

Аргументы
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (т.е. количество фильтров в свёртке).
`kernel_size`	Единое целое число, задающее пространственные размеры фильтров.
`strides`	Единое целое число, задающее шаги свёртки. Задание любого `stride` значения != 1 несовместимо с заданием любого `dilation_rate` значения != 1.
`padding`	Одно из `"valid"` или `"same"` (регистр не учитывается). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к равномерному дополнению слева/справа или сверху/снизу входных данных таким образом, чтобы выходные данные имели ту же высоту/ширину, что и входные.
`data_format`	Строка, одно из значений `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений во входных данных. `channels_last` соответствует входным данным с формой `(batch, length, channels)`, а `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch, channels, length)`.
`dilation_rate`	Целое число, задающее скорость расширения для свёртки с расширением. В настоящее время задание любого значения `dilation_rate` != 1 несовместимо с заданием любого значения шага != 1.
`depth_multiplier`	Количество выходных каналов свёртки с разделением каналов для каждого входного канала. Общее количество выходных каналов свёртки с разделением каналов будет равно `num_filters_in * depth_multiplier`.
`activation`	Функция активации. Установите её в None, чтобы сохранить линейную активацию.
`use_bias`	Булево значение, использует ли слой смещение.
`depthwise_initializer`	Инициализатор ядра свёртки с разделением каналов.
`pointwise_initializer`	Инициализатор ядра точечной свёртки.
`bias_initializer`	Инициализатор вектора смещения. Если None, будет использоваться инициализатор по умолчанию.
`depthwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра свёртки с разделением каналов.
`pointwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра точечной свёртки.
`bias_regularizer`	Необязательный регуляризатор вектора смещения.
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для вывода.
`depthwise_constraint`	Необязательная функция проекции, которая применяется к ядру свёртки с разделением каналов после обновления с помощью `Optimizer` (например, используется для ограничений нормы или ограничений значений для весов слоя). Функция должна принимать на вход непроецированную переменную и должна возвращать проецированную переменную (которая должна иметь ту же форму). Ограничения небезопасны при асинхронном распределённом обучении.
`pointwise_constraint`	Необязательная функция проекции, которая применяется к ядру точечной свёртки после обновления с помощью `Optimizer`.
`bias_constraint`	Необязательная функция проекции, которая применяется 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 входов.

Аргументы
`inputs`	Входной тензор или список/кортеж входных тензоров.

Возвращаемые значения
Список тензоров потерь слоя, зависящих от `inputs`.

`get_updates_for`

Просмотреть исходный код

get_updates_for(
    inputs
)

Возвращает обновления, относящиеся к определённому набору входов.

Аргументы
`inputs`	Входной тензор или список/кортеж входных тензоров.

Возвращаемые значения
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/SeparableConv1D