TransposeConv2D

@frozen
public struct TransposedConv2D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

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

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

  • نواة الالتواء رباعية الأبعاد.

    تصريح

    public var filter: 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

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

    تصريح

    @noDerivative
public let paddingIndex: Int

  • نوع وظيفة التنشيط حسب العناصر.

    تصريح

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

  • ينشئ طبقة TransposedConv2D 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) = (1, 1),
  padding: Padding = .valid
)

    حدود

    filter

    موتر رباعي الأبعاد للشكل [height, width, output channel count, input channel count] .

    bias

    موتر التحيز للشكل [output channel count] .

    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 TransposedConv2D مع شكل المرشح المحدد، والخطوات، والحشوة، ووظيفة التنشيط حسب العناصر.

    تصريح

    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()
)

    حدود

    filterShape

    موتر رباعي الأبعاد للشكل [width, height, input channel count, output channel count] .

    strides

    خطوات النافذة المنزلقة للأبعاد المكانية.

    padding

    خوارزمية الحشو للالتفاف.

    activation

    وظيفة التنشيط الحكيمة للعنصر.

    filterInitializer

    مُهيئ لاستخدامه في معلمات التصفية.

    biasInitializer

    مُهيئ لاستخدامه في معلمات التحيز.