@frozen
public struct TransposedConv2D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint
एक 2-डी ट्रांसपोज़्ड कनवल्शन परत (जैसे छवियों पर स्थानिक ट्रांसपोज़्ड कनवल्शन)।
यह परत एक कनवल्शन फ़िल्टर बनाती है जो आउटपुट के टेंसर का उत्पादन करने के लिए परत इनपुट के साथ ट्रांसपोज़-कन्वॉल्व होता है।
4-डी कनवल्शन कर्नेल।
घोषणा
public var filter: Tensor<Scalar>
पूर्वाग्रह वेक्टर.
घोषणा
public var bias: Tensor<Scalar>
तत्व-वार सक्रियण फ़ंक्शन।
घोषणा
@noDerivative public let activation: Activation
स्थानिक आयामों के लिए स्लाइडिंग विंडो के चरण।
घोषणा
@noDerivative public let strides: (Int, Int)
कनवल्शन के लिए पैडिंग एल्गोरिदम।
घोषणा
@noDerivative public let padding: Padding
पैडिंगइंडेक्स प्रॉपर्टी हमें पैडिंग के आधार पर गणना को संभालने की अनुमति देती है।
घोषणा
@noDerivative public let paddingIndex: Int
निर्दिष्ट फ़िल्टर, पूर्वाग्रह, सक्रियण फ़ंक्शन, स्ट्राइड्स और पैडिंग के साथ एक
TransposedConv2D
परत बनाता है।घोषणा
public init( filter: Tensor<Scalar>, bias: Tensor<Scalar>? = nil, activation: @escaping Activation = identity, strides: (Int, Int) = (1, 1), padding: Padding = .valid )
पैरामीटर
filter
आकार का एक 4-डी टेंसर
[height, width, output channel count, input channel count]
bias
आकार का बायस टेंसर
[output channel count]
।activation
तत्व-वार सक्रियण फ़ंक्शन।
strides
स्थानिक आयामों के लिए स्लाइडिंग विंडो के चरण।
padding
कनवल्शन के लिए पैडिंग एल्गोरिदम।
निर्दिष्ट फ़िल्टर आकार, स्ट्राइड्स, पैडिंग और तत्व-वार सक्रियण फ़ंक्शन के साथ एक
TransposedConv2D
परत बनाता है।घोषणा
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() )
पैरामीटर
filterShape
आकार का एक 4-डी टेंसर
[width, height, input channel count, output channel count]
strides
स्थानिक आयामों के लिए स्लाइडिंग विंडो के चरण।
padding
कनवल्शन के लिए पैडिंग एल्गोरिदम।
activation
तत्व-वार सक्रियण फ़ंक्शन।
filterInitializer
फ़िल्टर पैरामीटर के लिए उपयोग करने हेतु प्रारंभकर्ता.
biasInitializer
पूर्वाग्रह मापदंडों के लिए उपयोग करने के लिए प्रारंभकर्ता।