@frozen
public struct DepthwiseConv2D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint
Uma camada de convolução em profundidade 2-D.
Esta camada cria filtros de convolução separáveis que são convolvidos com a entrada da camada para produzir um tensor de saídas.
O kernel de convolução 4-D.
Declaração
public var filter: Tensor<Scalar>
O vetor de polarização.
Declaração
public var bias: Tensor<Scalar>
A função de ativação por elemento.
Declaração
@noDerivative public let activation: Activation
Os passos da janela deslizante para dimensões espaciais.
Declaração
@noDerivative public let strides: (Int, Int)
O algoritmo de preenchimento para convolução.
Declaração
@noDerivative public let padding: Padding
Cria um
DepthwiseConv2D
camada com o filtro especificado, a polarização, a função de activação, passos, e estofamento.Declaração
public init( filter: Tensor<Scalar>, bias: Tensor<Scalar>? = nil, activation: @escaping Activation = identity, strides: (Int, Int) = (1, 1), padding: Padding = .valid )
Parâmetros
filter
O kernel de convolução 4-D.
bias
O vetor de polarização.
activation
A função de ativação por elemento.
strides
Os passos da janela deslizante para dimensões espaciais.
padding
O algoritmo de preenchimento para convolução.
Retorna a saída obtida da aplicação da camada à entrada fornecida.
Parâmetros
input
A entrada para a camada de forma, [contagem de lote, altura de entrada, largura de entrada, contagem de canal de entrada]
Valor de retorno
A saída de forma, [contagem de lote, altura de saída, largura de saída, contagem de canal de entrada * multiplicador de canal]
Cria um
DepthwiseConv2D
camada com a forma especificada filtro, passos, preenchimento, e a função de activação elemento a elemento.Declaração
public init( filterShape: (Int, Int, Int, Int), strides: (Int, Int) = (1, 1), padding: Padding = .valid, activation: @escaping Activation = identity, useBias: Bool = true, filterInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(), biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros() )
Parâmetros
filterShape
A forma do kernel de convolução 4-D com forma, [largura do filtro, altura do filtro, contagem do canal de entrada, multiplicador do canal].
strides
Os passos da janela deslizante para dimensões espaciais / espaço-temporais.
padding
O algoritmo de preenchimento para convolução.
activation
A função de ativação por elemento.
filterInitializer
Inicializador a ser usado para os parâmetros do filtro.
biasInitializer
Inicializador a ser usado para os parâmetros de polarização.