Conv3D

@frozen
public struct Conv3D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

Uma camada de convolução 3-D para convolução espaço / espaço-temporal sobre imagens.

Essa camada cria um filtro de convolução que é convolvido com a entrada da camada para produzir um tensor de saídas.

  • O filtro de convolução 5-D.

    Declaração

    public var filter: Tensor<Scalar>

  • O vetor de polarização.

    Declaração

    public var bias: Tensor<Scalar>

  • A função de ativação por elemento.

    Declaração

    @noDerivative
public let activation: Activation

  • Os passos da janela deslizante para dimensões espaciais.

    Declaração

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

  • O algoritmo de preenchimento para convolução.

    Declaração

    @noDerivative
public let padding: Padding

  • O fator de dilatação para dimensões espaciais / espaciais temporais.

    Declaração

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

  • O tipo de função de ativação por elemento.

    Declaração

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

  • Cria um Conv3D camada com o filtro especificado, a polarização, a função de activação, passos, e estofamento.

    Declaração

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

    Parâmetros

    filter

    O filtro de convolução 5-D de forma [profundidade do filtro, altura do filtro, largura do filtro, contagem do canal de entrada, contagem do canal de saída].

    bias

    O vetor de polarização da forma [contagem do canal de saída].

    activation

    A função de ativação por elemento.

    strides

    As passadas da janela deslizante para dimensões espaciais, ou seja (profundidade da passada, altura da passada, largura da passada)

    padding

    O algoritmo de preenchimento para convolução.

    dilations

    O fator de dilatação para dimensões espaciais / espaço-temporais.

  • Retorna a saída obtida da aplicação da camada à entrada fornecida.

    As dimensões espaciais de saída são calculadas como:

    profundidade de saída = (profundidade de entrada + 2 * profundidade de preenchimento - (profundidade de dilatação * (profundidade do filtro - 1) + 1)) / profundidade de passada + 1

    altura de saída = (altura de entrada + 2 * altura de preenchimento - (altura de dilatação * (altura do filtro - 1) + 1)) / altura da passada + 1

    largura de saída = (largura de entrada + 2 * largura de preenchimento - (largura de dilatação * (largura do filtro - 1) + 1)) / largura da passada + 1

    e os tamanhos de preenchimento são determinados pelo esquema de preenchimento.

    Observação

    Acolchoar o tamanho igual a zero quando se utiliza .valid .

    Declaração

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

    Parâmetros

    input

    A entrada para a camada de forma [contagem de lote, profundidade de entrada, altura de entrada, largura de entrada, contagem de canal de entrada].

    Valor de retorno

    A saída da forma [contagem de lote, profundidade de saída, altura de saída, largura de saída, contagem de canal de saída].

  • Cria um Conv3D camada com os referidos filtros de forma, passos, preenchimento, dilatações e função de activação elemento a elemento. O tensor de filtro é inicializado usando a inicialização uniforme Glorot com a semente especificada. O vetor de polarização é inicializado com zeros.

    Declaração

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

    Parâmetros

    filterShape

    A forma do filtro de convolução 5-D, representando (profundidade do filtro, altura do filtro, largura do filtro, contagem do canal de entrada, contagem do canal de saída).

    strides

    As passadas da janela deslizante para dimensões espaciais, ou seja (profundidade da passada, altura da passada, largura da passada)

    padding

    O algoritmo de preenchimento para convolução.

    dilations

    O fator de dilatação para dimensões espaciais / espaço-temporais.

    activation

    A função de ativação por elemento.

    filterInitializer

    Inicializador a ser usado para os parâmetros do filtro.

    biasInitializer

    Inicializador a ser usado para os parâmetros de polarização.