ТранспонированныйConv2D

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

Двумерный транспонированный слой свертки (например, пространственно транспонированная свертка изображений).

Этот слой создает фильтр свертки, который транспонируется сверткой с входными данными слоя для создания тензора выходных данных.

• фильтр
  Ядро 4-D свертки.

  Декларация

  public var filter: Tensor<Scalar>

• предвзятость
  Вектор смещения.

  Декларация

  public var bias: Tensor<Scalar>

• активация
  Функция поэлементной активации.

  Декларация

  @noDerivative
  public let activation: Activation

• шаги
  Шаги скользящего окна для пространственных измерений.

  Декларация

  @noDerivative
  public let strides: (Int, Int)

• прокладка
  Алгоритм заполнения для свертки.

  Декларация

  @noDerivative
  public let padding: Padding

• индекс заполнения
  Свойство paddingIndex позволяет нам обрабатывать вычисления на основе заполнения.

  Декларация

  @noDerivative
  public let paddingIndex: Int

• Активация
  Тип функции поэлементной активации.

  Декларация

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

• init(фильтр:смещение:активация:шаги:дополнение:)
  Создает слой TransposedConv2D с указанным фильтром, смещением, функцией активации, шагами и заполнением.

  Декларация

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

  Параметры

  filter	Четырехмерный тензор формы [height, width, output channel count, input channel count] .
  bias	Тензор смещения формы [output channel count] .
  activation	Функция поэлементной активации.
  strides	Шаги скользящего окна для пространственных измерений.
  padding	Алгоритм заполнения для свертки.

• вперед(_:)
  Возвращает выходные данные, полученные в результате применения слоя к заданным входным данным.

  Декларация

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

  Параметры

  input

  Входные данные слоя.

  Возвращаемое значение

  Выход.

• init(filterShape:strides:padding:activation:useBias:filterInitializer:biasInitializer:)
  Создает слой TransposedConv2D с указанной формой фильтра, шагами, заполнением и функцией активации поэлементно.

  Декларация

  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()
  )

  Параметры

  filterShape	Четырехмерный тензор формы [width, height, input channel count, output channel count] .
  strides	Шаги скользящего окна для пространственных измерений.
  padding	Алгоритм заполнения для свертки.
  activation	Функция поэлементной активации.
  filterInitializer	Инициализатор, используемый для параметров фильтра.
  biasInitializer	Инициализатор, используемый для параметров смещения.