TranspuestoConv2D

@frozen
public struct TransposedConv2D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

Una capa de convolución transpuesta 2-D (por ejemplo, convolución espacial transpuesta sobre imágenes).

Esta capa crea un filtro de convolución que se transpone-convoluciona con la entrada de la capa para producir un tensor de salidas.

• filtrar
  El núcleo de convolución 4-D.

  Declaración

  public var filter: Tensor<Scalar>

• inclinación
  El vector de sesgo.

  Declaración

  public var bias: Tensor<Scalar>

• activación
  La función de activación por elementos.

  Declaración

  @noDerivative
  public let activation: Activation

• zancadas
  Los pasos de la ventana corredera para las dimensiones espaciales.

  Declaración

  @noDerivative
  public let strides: (Int, Int)

• relleno
  El algoritmo de relleno para la convolución.

  Declaración

  @noDerivative
  public let padding: Padding

• índice de relleno
  La propiedad paddingIndex nos permite manejar el cálculo basado en el relleno.

  Declaración

  @noDerivative
  public let paddingIndex: Int

• Activación
  El tipo de función de activación por elementos.

  Declaración

  public typealias Activation = @differentiable (Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>

• init(filtro:sesgo:activación:zancadas:relleno:)
  Crea una capa TransposedConv2D con el filtro, el sesgo, la función de activación, los avances y el relleno especificados.

  Declaración

  public init(
    filter: Tensor<Scalar>,
    bias: Tensor<Scalar>? = nil,
    activation: @escaping Activation = identity,
    strides: (Int, Int) = (1, 1),
    padding: Padding = .valid
  )

  Parámetros

  filter	Un tensor de forma 4-D [height, width, output channel count, input channel count] .
  bias	El tensor de polarización de forma [output channel count] .
  activation	La función de activación por elementos.
  strides	Los pasos de la ventana corredera para las dimensiones espaciales.
  padding	El algoritmo de relleno para la convolución.

• adelante(_:)
  Devuelve el resultado obtenido al aplicar la capa a la entrada dada.

  Declaración

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

  Parámetros

  input

  La entrada a la capa.

  Valor de retorno

  La salida.

• init(filterShape:strides:padding:activación:useBias:filterInitializer:biasInitializer:)
  Crea una capa TransposedConv2D con la forma de filtro, los pasos, el relleno y la función de activación de elementos especificados.

  Declaración

  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()
  )

  Parámetros

  filterShape	Un tensor de forma 4-D [width, height, input channel count, output channel count] .
  strides	Los pasos de la ventana corredera para las dimensiones espaciales.
  padding	El algoritmo de relleno para la convolución.
  activation	La función de activación por elementos.
  filterInitializer	Inicializador que se utilizará para los parámetros del filtro.
  biasInitializer	Inicializador que se utilizará para los parámetros de polarización.