tf.keras.layers.SeparableConv1D

Просмотреть исходный код на GitHub

Свёрточный слой 1D с разделением каналов.

Наследуется от: Layer, Module

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.SeparableConvolution1D

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.layers.SeparableConv1D, tf.compat.v1.keras.layers.SeparableConvolution1D

tf.keras.layers.SeparableConv1D(
    filters,
    kernel_size,
    strides=1,
    padding='valid',
    data_format=None,
    dilation_rate=1,
    depth_multiplier=1,
    activation=None,
    use_bias=True,
    depthwise_initializer='glorot_uniform',
    pointwise_initializer='glorot_uniform',
    bias_initializer='zeros',
    depthwise_regularizer=None,
    pointwise_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    depthwise_constraint=None,
    pointwise_constraint=None,
    bias_constraint=None,
    **kwargs
)

Этот слой выполняет свёртку по каналам, действуя раздельно на каждый канал, за которой следует точечная свёртка, которая смешивает каналы. Если use_bias равно True и задан инициализатор смещения, то к выходу добавляется вектор смещения. Затем, необязательно, применяется функция активации для получения окончательного результата.

Аргументы
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (то есть количество фильтров в свёртке).
`kernel_size`	Единственное целое число, определяющее пространственные размеры фильтров.
`strides`	Единственное целое число, определяющее шаг свёртки. Указание любого `stride` значения != 1 несовместимо с указанием любого `dilation_rate` значения != 1.
`padding`	Одно из `"valid"`, `"same"`, или `"causal"` (регистр не учитывается). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к заполнению нулями с равномерным распределением слева/справа или сверху/снизу входных данных таким образом, чтобы выходные данные имели ту же высоту/ширину, что и входные. `"causal"` приводит к причинным (разреженным) свёрткам, например, `output[t]` не зависит от `input[t+1:]`.
`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_size, length, channels)`, в то время как `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch_size, channels, length)`.
`dilation_rate`	Единственное целое число, определяющее коэффициент расширения для свёртки с расширением.
`depth_multiplier`	Количество выходных каналов свёртки по глубине для каждого входного канала. Общее количество выходных каналов свёртки по глубине будет равно `num_filters_in * depth_multiplier`.
`activation`	Функция активации для использования. Если вы ничего не укажете, активация не применяется (см. `keras.activations`).
`use_bias`	Булево значение, использует ли слой смещение.
`depthwise_initializer`	Инициализатор ядра свёртки по глубине (см. `keras.initializers`). Если None, то будет использован инициализатор по умолчанию ('glorot_uniform').
`pointwise_initializer`	Инициализатор ядра точечной свёртки (см. `keras.initializers`). Если None, то будет использован инициализатор по умолчанию ('glorot_uniform').
`bias_initializer`	Инициализатор вектора смещения. Если None, то будет использован инициализатор по умолчанию ('zeros') (см. `keras.initializers`).
`depthwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра свёртки по глубине (см. `keras.regularizers`).
`pointwise_regularizer`	Необязательный регуляризатор ядра точечной свёртки (см. `keras.regularizers`).
`bias_regularizer`	Необязательный регуляризатор вектора смещения (см. `keras.regularizers`).
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для выхода (см. `keras.regularizers`).
`depthwise_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к ядру по глубине после обновления с помощью `Optimizer` (например, используется для ограничений нормы или ограничений значений для весов слоя). Функция должна принимать в качестве входных данных непроектируемую переменную и должна возвращать проецируемую переменную (которая должна иметь ту же форму). Ограничения небезопасны для использования при асинхронном распределённом обучении (см. `keras.constraints`).
`pointwise_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к точечному ядру после обновления с помощью `Optimizer` (см. `keras.constraints`).
`bias_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к смещению после обновления с помощью `Optimizer` (см. `keras.constraints`).
`trainable`	Булево значение, если `True` веса этого слоя будут помечены как обучаемые (и перечислены в `layer.trainable_weights`).

Форма входных данных:

3D тензор с формой: (batch_size, channels, steps) если data_format='channels_first' или 3D тензор с формой: (batch_size, steps, channels) если data_format='channels_last'.

Форма выходных данных:

3D тензор с формой: (batch_size, filters, new_steps) если data_format='channels_first' или 3D тензор с формой: (batch_size, new_steps, filters) если data_format='channels_last'. new_steps значение может измениться из-за заполнения или шага.

Возвращаемое значение
3D тензор, представляющий `activation(separableconv1d(inputs, kernel) + bias)`.

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/SeparableConv1D