Dilatación2D

@frozen
public struct Dilation2D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

Una capa de dilatación morfológica 2-D

Esta capa devuelve la dilatación morfágica del tensor de entrada con los filtros proporcionados.

• filtrar

  El filtro de dilatación 4-D.

  Declaración

  public var filter: Tensor<Scalar>

• zancadas

  Los pasos de la ventana deslizante para dimensiones espaciales.

  Declaración

  @noDerivative
  public let strides: (Int, Int)

• relleno

  El algoritmo de relleno para dilatación.

  Declaración

  @noDerivative
  public let padding: Padding

• tarifas

  El factor de dilatación de las dimensiones espaciales.

  Declaración

  @noDerivative
  public let rates: (Int, Int)

• init (filtro: pasos: tasas: relleno :)

  Crea un Dilation2D capa con el filtro, zancadas, dilataciones y el relleno especificados.

  Declaración

  public init(
    filter: Tensor<Scalar>,
    strides: (Int, Int) = (1, 1),
    rates: (Int, Int) = (1, 1),
    padding: Padding = .valid
  )

  Parámetros

  filter	El filtro de dilatación 4-D de forma [altura del filtro, ancho del filtro, recuento de canales de entrada, recuento de canales de salida].
  strides	Los pasos de la ventana deslizante para las dimensiones espaciales, es decir (altura de paso, ancho de paso).
  rates	Las tasas de dilatación para las dimensiones espaciales, es decir (altura de dilatación, ancho de dilatación).
  padding	El algoritmo de relleno para dilatación.

• hacia adelante(_:)

  Devuelve la salida obtenida al aplicar la capa a la entrada dada.

  Las dimensiones espaciales de salida se calculan como:

  altura de salida = (altura de entrada + 2 * altura de relleno - (altura de dilatación * (altura de filtro - 1) + 1)) / altura de zancada + 1

  ancho de salida = (ancho de entrada + 2 * ancho de relleno - (ancho de dilatación * (ancho de filtro - 1) + 1)) / ancho de zancada + 1

  y los tamaños de acolchado están determinados por el esquema de acolchado.

  Nota

  Relleno tamaño es igual a cero cuando se utiliza .valid .

  Declaración

  @differentiable
  public func forward(_ input: Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>

  Parámetros

  input

  La entrada a la capa de forma [tamaño de lote, altura de entrada, ancho de entrada, recuento de canales de entrada].

  Valor devuelto

  La salida de forma [recuento de lotes, altura de salida, ancho de salida, recuento de canales de salida].