Erosi2D

@frozen
public struct Erosion2D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

Lapisan erosi morfologi 2-D

Lapisan ini mengembalikan erosi morfologi dari tensor masukan dengan filter yang disediakan

• Saring
  Filter pelebaran 4-D.

  Pernyataan

  public var filter: Tensor<Scalar>

• langkah
  Langkah jendela geser untuk dimensi spasial.

  Pernyataan

  @noDerivative
  public let strides: (Int, Int)

• lapisan
  Algoritma padding untuk dilatasi.

  Pernyataan

  @noDerivative
  public let padding: Padding

• tarif
  Faktor dilatasi dimensi spasial.

  Pernyataan

  @noDerivative
  public let rates: (Int, Int)

• init(filter:langkah:tingkat:padding :)
  Membuat lapisan Erosion2D dengan filter, langkah, dilatasi, dan bantalan yang ditentukan.

  Pernyataan

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

  Parameter

  filter	Bentuk filter dilatasi 4-D [tinggi filter, lebar filter, jumlah saluran masukan, jumlah saluran keluaran].
  strides	Langkah jendela geser untuk dimensi spasial, yaitu (tinggi langkah, lebar langkah).
  rates	Laju dilatasi untuk dimensi spasial yaitu (tinggi dilatasi, lebar dilatasi).
  padding	Algoritma padding untuk dilatasi.

• maju(_:)
  Mengembalikan keluaran yang diperoleh dari penerapan lapisan ke masukan yang diberikan.

  Dimensi spasial keluaran dihitung sebagai:

  tinggi keluaran = (tinggi masukan + 2 * tinggi bantalan - (tinggi dilatasi * (tinggi filter - 1) + 1)) / tinggi langkah + 1

  lebar keluaran = (lebar masukan + 2 * lebar bantalan - (lebar dilatasi * (lebar filter - 1) + 1)) / lebar langkah + 1

  dan ukuran padding ditentukan oleh skema padding.

  Catatan

  Ukuran padding sama dengan nol saat menggunakan .valid .

  Pernyataan

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

  Parameter

  input

  Masukan ke lapisan bentuk [ukuran tumpukan, tinggi masukan, lebar masukan, jumlah saluran masukan].

  Nilai Pengembalian

  Bentuk keluaran [jumlah batch, tinggi keluaran, lebar keluaran, jumlah saluran keluaran].