ย้าย Conv2D

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

เลเยอร์การบิดแบบขนย้ายแบบ 2 มิติ (เช่น การบิดแบบขนย้ายเชิงพื้นที่เหนือรูปภาพ)

เลเยอร์นี้สร้างตัวกรองการบิดที่สลับสับเปลี่ยนกับอินพุตเลเยอร์เพื่อสร้างเทนเซอร์ของเอาท์พุต

  • เคอร์เนลการบิดแบบ 4 มิติ

    คำประกาศ

    public var filter: Tensor<Scalar>

  • เวกเตอร์อคติ

    คำประกาศ

    public var bias: Tensor<Scalar>

  • ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานตามองค์ประกอบ

    คำประกาศ

    @noDerivative
public let activation: Activation

  • ความก้าวหน้าของหน้าต่างบานเลื่อนเพื่อมิติเชิงพื้นที่

    คำประกาศ

    @noDerivative
public let strides: (Int, Int)

  • อัลกอริธึมการเติมสำหรับการบิด

    คำประกาศ

    @noDerivative
public let padding: Padding

  • คุณสมบัติ paddingIndex ช่วยให้เราสามารถจัดการการคำนวณตามการเติม

    คำประกาศ

    @noDerivative
public let paddingIndex: Int

  • ประเภทฟังก์ชันการเปิดใช้งานตามองค์ประกอบ

    คำประกาศ

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

  • สร้างเลเยอร์ TransposedConv2D พร้อมด้วยตัวกรอง อคติ ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน การก้าวย่าง และช่องว่างภายในที่ระบุ

    คำประกาศ

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

    พารามิเตอร์

    filter

    เทนเซอร์ 4 มิติของรูปร่าง [height, width, output channel count, input channel count]

    bias

    อคติเทนเซอร์ของรูปร่าง [output channel count]

    activation

    ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานตามองค์ประกอบ

    strides

    ความก้าวหน้าของหน้าต่างบานเลื่อนเพื่อมิติเชิงพื้นที่

    padding

    อัลกอริธึมการเติมสำหรับการบิด

  • ส่งกลับผลลัพธ์ที่ได้จากการใช้เลเยอร์กับอินพุตที่กำหนด

    คำประกาศ

    @differentiable
public func forward(_ input: Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>

    พารามิเตอร์

    input

    อินพุตไปยังเลเยอร์

    ค่าส่งคืน

    ผลลัพธ์.

  • สร้างเลเยอร์ TransposedConv2D ด้วยรูปร่างตัวกรอง การก้าวย่าง การเติม และฟังก์ชันการเปิดใช้งานตามองค์ประกอบที่ระบุ

    คำประกาศ

    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()
)

    พารามิเตอร์

    filterShape

    เทนเซอร์ 4 มิติของรูปร่าง [width, height, input channel count, output channel count]

    strides

    ความก้าวหน้าของหน้าต่างบานเลื่อนเพื่อมิติเชิงพื้นที่

    padding

    อัลกอริธึมการเติมสำหรับการบิด

    activation

    ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานตามองค์ประกอบ

    filterInitializer

    Initializer ที่จะใช้สำหรับพารามิเตอร์ตัวกรอง

    biasInitializer

    Initializer ที่จะใช้สำหรับพารามิเตอร์ไบแอส