@frozen
public struct DepthwiseConv2D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPointUna capa de convolución en profundidad 2-D.
Esta capa crea filtros de convolución separables que se convolucionan con la entrada de la capa para producir un tensor de salidas.
El núcleo de convolución 4-D.
Declaración
public var filter: Tensor<Scalar>El vector de sesgo.
Declaración
public var bias: Tensor<Scalar>La función de activación por elementos.
Declaración
@noDerivative public let activation: ActivationLos pasos de la ventana deslizante para dimensiones espaciales.
Declaración
@noDerivative public let strides: (Int, Int)El algoritmo de relleno para convolución.
Declaración
@noDerivative public let padding: PaddingCrea un
DepthwiseConv2Dcapa con el filtro especificado, el sesgo, la función de activación, zancadas, y el relleno.Declaración
public init( filter: Tensor<Scalar>, bias: Tensor<Scalar>? = nil, activation: @escaping Activation = identity, strides: (Int, Int) = (1, 1), padding: Padding = .valid )Parámetros
filterEl núcleo de convolución 4-D.
biasEl vector de sesgo.
activationLa función de activación por elementos.
stridesLos pasos de la ventana deslizante para dimensiones espaciales.
paddingEl algoritmo de relleno para convolución.
Devuelve la salida obtenida al aplicar la capa a la entrada dada.
Parámetros
inputLa entrada a la capa de forma, [recuento de lotes, altura de entrada, ancho de entrada, recuento de canales de entrada]
Valor devuelto
La salida de forma, [recuento de lotes, altura de salida, ancho de salida, recuento de canales de entrada * multiplicador de canales]
Crea un
DepthwiseConv2Dcapa con forma a la especificada filtro, zancadas, relleno, y la función de activación de elemento a elemento.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
filterShapeLa forma del núcleo de convolución 4-D con forma, [ancho del filtro, alto del filtro, recuento del canal de entrada, multiplicador del canal].
stridesLos pasos de la ventana deslizante para dimensiones espaciales / espaciotemporales.
paddingEl algoritmo de relleno para convolución.
activationLa función de activación por elementos.
filterInitializerInicializador que se utilizará para los parámetros del filtro.
biasInitializerInicializador que se utilizará para los parámetros de polarización.