SeparableConv2D

@frozen
public struct SeparableConv2D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

طبقة تلافيفية ثنائية الأبعاد قابلة للفصل.

تقوم هذه الطبقة بإجراء التفاف عميق يعمل بشكل منفصل على القنوات متبوعًا بالتفاف نقطي يمزج القنوات.

  • نواة التلافيف العميقة رباعية الأبعاد.

    تصريح

    public var depthwiseFilter: Tensor<Scalar>

  • نواة الالتواء النقطية رباعية الأبعاد.

    تصريح

    public var pointwiseFilter: Tensor<Scalar>

  • ناقل التحيز.

    تصريح

    public var bias: Tensor<Scalar>

  • وظيفة التنشيط الحكيمة للعنصر.

    تصريح

    @noDerivative
public let activation: Activation

  • خطوات النافذة المنزلقة للأبعاد المكانية.

    تصريح

    @noDerivative
public let strides: (Int, Int)

  • خوارزمية الحشو للالتفاف.

    تصريح

    @noDerivative
public let padding: Padding

  • نوع وظيفة التنشيط حسب العنصر.

    تصريح

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

  • ينشئ طبقة SeparableConv2D باستخدام مرشح العمق والنقطة المحدد والتحيز ووظيفة التنشيط والخطوات والحشو.

    تصريح

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

    حدود

    depthwiseFilter

    نواة التلافيف العميقة رباعية [filter height, filter width, input channels count, channel multiplier] .

    pointwiseFilter

    نواة الالتفاف النقطية رباعية الأبعاد [1, 1, channel multiplier * input channels count, output channels count] .

    bias

    ناقل التحيز.

    activation

    وظيفة التنشيط الحكيمة للعنصر.

    strides

    خطوات النافذة المنزلقة للأبعاد المكانية.

    padding

    خوارزمية الحشو للالتفاف.

  • 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.

  • ينشئ طبقة SeparableConv2D مع شكل مرشح العمق والنقطة المحدد، والخطوات، والحشو، ووظيفة التنشيط حسب العنصر.

    تصريح

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

    حدود

    depthwiseFilterShape

    شكل النواة التلافيفية العميقة رباعية الأبعاد.

    pointwiseFilterShape

    شكل النواة التلافيفية النقطية رباعية الأبعاد.

    strides

    خطوات النافذة المنزلقة للأبعاد المكانية/الزمانية.

    padding

    خوارزمية الحشو للالتفاف.

    activation

    وظيفة التنشيط الحكيمة للعنصر.

    filterInitializer

    مُهيئ لاستخدامه في معلمات التصفية.

    biasInitializer

    مُهيئ لاستخدامه في معلمات التحيز.