TransposéConv2D

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

Une couche de convolution transposée 2D (par exemple, convolution spatiale transposée sur les images).

Cette couche crée un filtre de convolution qui est transposé-convolué avec l'entrée de la couche pour produire un tenseur de sorties.

• filtre
  Le noyau de convolution 4D.

  Déclaration

  public var filter: Tensor<Scalar>

• biais
  Le vecteur de biais.

  Déclaration

  public var bias: Tensor<Scalar>

• Activation
  La fonction d'activation par élément.

  Déclaration

  @noDerivative
  public let activation: Activation

• foulées
  Les avancées de la fenêtre glissante pour les dimensions spatiales.

  Déclaration

  @noDerivative
  public let strides: (Int, Int)

• rembourrage
  L'algorithme de remplissage pour la convolution.

  Déclaration

  @noDerivative
  public let padding: Padding

• paddingIndex
  La propriété paddingIndex nous permet de gérer les calculs basés sur le remplissage.

  Déclaration

  @noDerivative
  public let paddingIndex: Int

• Activation
  Le type de fonction d’activation par élément.

  Déclaration

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

• init (filtre: biais: activation: foulées: rembourrage :)
  Crée une couche TransposedConv2D avec le filtre, le biais, la fonction d'activation, les foulées et le remplissage spécifiés.

  Déclaration

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

  Paramètres

  filter	Un tenseur de forme 4D [height, width, output channel count, input channel count] .
  bias	Le tenseur de biais de forme [output channel count] .
  activation	La fonction d'activation par élément.
  strides	Les avancées de la fenêtre glissante pour les dimensions spatiales.
  padding	L'algorithme de remplissage pour la convolution.

• avant(_:)
  Renvoie le résultat obtenu en appliquant le calque à l’entrée donnée.

  Déclaration

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

  Paramètres

  input

  L'entrée dans le calque.

  Valeur de retour

  Le résultat.

• init (filterShape:strides:padding:activation:useBias:filterInitializer:biasInitializer :)
  Crée un calque TransposedConv2D avec la forme de filtre, les foulées, le remplissage et la fonction d'activation par élément spécifiés.

  Déclaration

  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()
  )

  Paramètres

  filterShape	Un tenseur de forme 4D [width, height, input channel count, output channel count] .
  strides	Les avancées de la fenêtre glissante pour les dimensions spatiales.
  padding	L'algorithme de remplissage pour la convolution.
  activation	La fonction d'activation par élément.
  filterInitializer	Initialiseur à utiliser pour les paramètres de filtre.
  biasInitializer	Initialiseur à utiliser pour les paramètres de biais.