TransposeConv3D

@frozen
public struct TransposedConv3D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

طبقة الالتواء المنقولة ثلاثية الأبعاد (على سبيل المثال، الالتواء المكاني المنقول فوق الصور).

تقوم هذه الطبقة بإنشاء مرشح تلافيفي يتم تبديله مع مدخلات الطبقة لإنتاج موتر من المخرجات.

• فلتر
  نواة الالتواء 5-D.

  تصريح

  public var filter: Tensor<Scalar>

• تحيز
  ناقل التحيز.

  تصريح

  public var bias: Tensor<Scalar>

• التنشيط
  وظيفة التنشيط الحكيمة للعنصر.

  تصريح

  @noDerivative
  public let activation: Activation

• خطوات واسعة
  خطوات النافذة المنزلقة للأبعاد المكانية.

  تصريح

  @noDerivative
  public let strides: (Int, Int, Int)

• حشوة
  خوارزمية الحشو للالتواء.

  تصريح

  @noDerivative
  public let padding: Padding

• paddingIndex
  تتيح لنا خاصية paddingIndex التعامل مع العمليات الحسابية بناءً على الحشو.

  تصريح

  @noDerivative
  public let paddingIndex: Int

• التنشيط
  نوع وظيفة التنشيط حسب العنصر.

  تصريح

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

• الحرف الأول (تصفية: التحيز: التنشيط: الخطوات: الحشو :)
  ينشئ طبقة TransposedConv3D مع المرشح المحدد، والتحيز، ووظيفة التنشيط، والخطوات، والحشو.

  تصريح

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

  حدود

  filter	نواة الالتواء 5-D.
  bias	ناقل التحيز.
  activation	وظيفة التنشيط الحكيمة للعنصر.
  strides	خطوات النافذة المنزلقة للأبعاد المكانية.
  padding	خوارزمية الحشو للالتفاف.

• إلى الأمام(_:)
  إرجاع المخرجات التي تم الحصول عليها من تطبيق الطبقة على المدخلات المحددة.

  تصريح

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

  حدود

  input

  الإدخال إلى الطبقة

  قيمة الإرجاع

  الإخراج.

• الحرف الأول (filterShape:strides:padding:activation:useBias:filterInitializer:biasInitializer :)
  ينشئ طبقة TransposedConv3D مع شكل المرشح المحدد، والخطوات، والحشوة، ووظيفة التنشيط حسب العناصر. تتم تهيئة موتر المرشح باستخدام التهيئة الموحدة Glorot مع المولد المحدد. تتم تهيئة متجه التحيز بالأصفار.

  تصريح

  public init(
    filterShape: (Int, Int, Int, Int, Int),
    strides: (Int, Int, Int) = (1, 1, 1),
    padding: Padding = .valid,
    activation: @escaping Activation = identity,
    useBias: Bool = true,
    filterInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(),
    biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros()
  )

  حدود

  filterShape	شكل النواة التلافيفية 5-D.
  strides	خطوات النافذة المنزلقة للأبعاد المكانية.
  padding	خوارزمية الحشو للالتفاف.
  activation	وظيفة التنشيط الحكيمة للعنصر.
  generator	مولد الرقم العشوائي للتهيئة.