Advertencia: este proyecto está en desuso. Swift for TensorFlow fue un experimento en la plataforma de próxima generación para el aprendizaje automático, que incorporó las últimas investigaciones sobre aprendizaje automático, compiladores, programación diferenciable, diseño de sistemas y más. Fue archivado en febrero de 2021.

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SeparableConv1D

@frozen
public struct SeparableConv1D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

Una capa de convolución separable 1-D.

Esta capa realiza una convolución en profundidad que actúa por separado en los canales seguida de una convolución puntual que mezcla canales.

Filtro en profundidad
El núcleo de convolución profunda tridimensional.
Declaración
public var depthwiseFilter: Tensor<Scalar>
Filtro puntual
El núcleo de convolución puntual 3-D.
Declaración
public var pointwiseFilter: Tensor<Scalar>
inclinación
El vector de sesgo.
Declaración
public var bias: Tensor<Scalar>
activación
La función de activación por elementos.
Declaración
@noDerivative public let activation: Activation
paso
Los pasos de la ventana corredera para las dimensiones espaciales.
Declaración
@noDerivative public let stride: Int
relleno
El algoritmo de relleno para la convolución.
Declaración
@noDerivative public let padding: Padding

Activación

El tipo de función de activación por elementos.

Declaración

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

init(filtro en profundidad:filtro puntual:bias:activación:zancada:relleno:)

Crea una capa SeparableConv1D con el filtro en profundidad y en puntos, el sesgo, la función de activación, los avances y el relleno especificados.

Declaración

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

Parámetros

`depthwiseFilter`	El núcleo de convolución en profundidad tridimensional `[filter width, input channels count, channel multiplier]` .
`pointwiseFilter`	El núcleo de convolución puntual 3-D `[1, channel multiplier * input channels count, output channels count]` .
`bias`	El vector de sesgo.
`activation`	La función de activación por elementos.
`strides`	Los pasos de la ventana corredera para las dimensiones espaciales.
`padding`	El algoritmo de relleno para la convolución.

adelante(_:)
Devuelve el resultado obtenido al aplicar la capa a la entrada dada.
Declaración
@differentiable public func forward(_ input: Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>
Parámetros
input
La entrada a la capa.
Valor de retorno
La salida.

init( DepthwiseFilterShape:pointwiseFilterShape:stride:padding:activación:useBias: DepthwiseFilterInitializer:pointwiseFilterInitializer:biasInitializer:)

Crea una capa SeparableConv1D con la forma de filtro puntual y en profundidad, los pasos, el relleno y la función de activación de elementos especificados.

Declaración

public init(
  depthwiseFilterShape: (Int, Int, Int),
  pointwiseFilterShape: (Int, Int, Int),
  stride: Int = 1,
  padding: Padding = .valid,
  activation: @escaping Activation = identity,
  useBias: Bool = true,
  depthwiseFilterInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(),
  pointwiseFilterInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(),
  biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros()
)

Parámetros

`depthwiseFilterShape`	La forma del núcleo de convolución en profundidad tridimensional.
`pointwiseFilterShape`	La forma del núcleo de convolución puntual tridimensional.
`strides`	Los pasos de la ventana corredera para las dimensiones temporales.
`padding`	El algoritmo de relleno para la convolución.
`activation`	La función de activación por elementos.
`filterInitializer`	Inicializador que se utilizará para los parámetros del filtro.
`biasInitializer`	Inicializador que se utilizará para los parámetros de polarización.

SeparableConv1D

Declaración

Declaración

Declaración

Declaración

Declaración

Declaración

Declaración

Declaración

Parámetros

Declaración

Parámetros

Valor de retorno

Declaración

Parámetros