tf.keras.layers.DepthwiseConv1D

Свертка по глубине 1D.

Наследуется от: Layer, Module

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.layers.DepthwiseConv1D

tf.keras.layers.DepthwiseConv1D(
    kernel_size,
    strides=1,
    padding='valid',
    depth_multiplier=1,
    data_format=None,
    dilation_rate=1,
    activation=None,
    use_bias=True,
    depthwise_initializer='glorot_uniform',
    bias_initializer='zeros',
    depthwise_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    depthwise_constraint=None,
    bias_constraint=None,
    **kwargs
)

Свертка по глубине — это тип свёртки, в котором каждый входной канал свёртывается с другим ядром (называемым ядром по глубине). Вы можете понимать свертку по глубине как первый шаг в свертке по разделяемой глубине.

Она реализуется следующим образом:

Разделить вход на отдельные каналы.
Свернуть каждый канал с отдельным ядром по глубине с depth_multiplier выходными каналами.
Объединить свёрнутые выходы вдоль оси каналов.

В отличие от обычной свёртки 1D, свёртка по глубине не смешивает информацию между различными входными каналами.

Аргумент depth_multiplier определяет, сколько фильтров применяется к одному входному каналу. Таким образом, он контролирует количество выходных каналов, генерируемых на каждый входной канал на этапе свёртки по глубине.

Аргументы
`kernel_size`	Целое число, определяющее высоту и ширину окна свертки 1D. Может быть целым числом для указания одного и того же значения для всех пространственных измерений.
`strides`	Целое число, определяющее шаги свертки вдоль высоты и ширины. Может быть целым числом для указания одного и того же значения для всех пространственных измерений. Указание любого значения шага != 1 несовместимо с указанием любого значения `dilation_rate` != 1.
`padding`	одно из `'valid'` или `'same'` (регистр не учитывается). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к заполнению нулями равномерно слева/справа или сверху/снизу ввода таким образом, чтобы выход имел тот же размер высоты/ширины, что и вход.
`depth_multiplier`	Количество выходных каналов свертки по глубине для каждого входного канала. Общее количество выходных каналов свертки по глубине будет равно `filters_in * depth_multiplier`.
`data_format`	Строка, одна из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений во входе. `channels_last` соответствует входам с формой `(batch_size, height, width, channels)`, а `channels_first` соответствует входам с формой `(batch_size, channels, height, width)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` из файла конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если вы никогда этого не устанавливали, то будет 'channels_last'.
`dilation_rate`	Целое число, определяющее скорость расширения для свертки с расширением. В настоящее время указание любого значения `dilation_rate` != 1 несовместимо с указанием любого значения шага != 1.
`activation`	Функция активации для использования. Если вы ничего не указываете, то активация не применяется (см. `keras.activations`).
`use_bias`	Булево значение, указывающее, использует ли слой вектор смещения.
`depthwise_initializer`	Инициализатор матрицы ядра свёртки по глубине (см. `keras.initializers`). Если None, используется инициализатор по умолчанию ('glorot_uniform').
`bias_initializer`	Инициализатор вектора смещения (см. `keras.initializers`). Если None, используется инициализатор по умолчанию ('zeros').
`depthwise_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к матрице ядра свёртки по глубине (см. `keras.regularizers`).
`bias_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к вектору смещения (см. `keras.regularizers`).
`activity_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к выводу слоя (его 'активации') (см. `keras.regularizers`).
`depthwise_constraint`	Функция ограничения, применяемая к матрице ядра свёртки по глубине (см. `keras.constraints`).
`bias_constraint`	Функция ограничения, применяемая к вектору смещения (см. `keras.constraints`).

Форма ввода:

4D тензор с формой: [batch_size, channels, rows, cols] если data_format='channels_first' или 4D тензор с формой: [batch_size, rows, cols, channels] если data_format='channels_last'.

Форма вывода:

4D тензор с формой: [batch_size, channels * depth_multiplier, new_rows, new_cols] если data_format='channels_first' или 4D тензор с формой: [batch_size, new_rows, new_cols, channels * depth_multiplier] если data_format='channels_last'. Значения rows и cols могут быть изменены из-за заполнения.

Возвращаемое значение
4D тензор, представляющий `activation(depthwiseconv2d(inputs, kernel) + bias)`.

Возбуждения
`ValueError`	если `padding` равно "causal".
`ValueError`	при одновременном выполнении `strides` > 1 и `dilation_rate` > 1.

Методы

`convolution_op`

Просмотреть исходный код

convolution_op(
    inputs, kernel
)

© 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/keras/layers/DepthwiseConv1D