Chuyển đổiConv2D

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

Lớp tích chập chuyển đổi 2-D (ví dụ: tích chập chuyển đổi không gian trên hình ảnh).

Lớp này tạo ra một bộ lọc tích chập được chuyển đổi tích chập với đầu vào của lớp để tạo ra một tenxơ đầu ra.

  • Hạt nhân tích chập 4-D.

    Tuyên ngôn

    public var filter: Tensor<Scalar>

  • Vectơ thiên vị.

    Tuyên ngôn

    public var bias: Tensor<Scalar>

  • Chức năng kích hoạt theo phần tử.

    Tuyên ngôn

    @noDerivative
public let activation: Activation

  • Những bước tiến của cửa sổ trượt cho các kích thước không gian.

    Tuyên ngôn

    @noDerivative
public let strides: (Int, Int)

  • Thuật toán đệm cho tích chập.

    Tuyên ngôn

    @noDerivative
public let padding: Padding

  • Thuộc tính đệmIndex cho phép chúng ta xử lý tính toán dựa trên phần đệm.

    Tuyên ngôn

    @noDerivative
public let paddingIndex: Int

  • Loại hàm kích hoạt theo phần tử.

    Tuyên ngôn

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

  • Tạo lớp TransposedConv2D với bộ lọc, độ lệch, hàm kích hoạt, bước tiến và phần đệm được chỉ định.

    Tuyên ngôn

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

    Thông số

    filter

    Một tensor 4-D có hình dạng [height, width, output channel count, input channel count] .

    bias

    Tenxơ thiên vị của hình dạng [output channel count] .

    activation

    Chức năng kích hoạt theo phần tử.

    strides

    Những bước tiến của cửa sổ trượt cho các kích thước không gian.

    padding

    Thuật toán đệm cho tích chập.

  • Trả về kết quả thu được từ việc áp dụng lớp cho đầu vào đã cho.

    Tuyên ngôn

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

    Thông số

    input

    Đầu vào của lớp.

    Giá trị trả về

    Đầu ra.

  • Tạo lớp TransposedConv2D với hình dạng bộ lọc, bước tiến, phần đệm và chức năng kích hoạt theo phần tử được chỉ định.

    Tuyên ngôn

    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()
)

    Thông số

    filterShape

    Một tensor 4-D có hình dạng [width, height, input channel count, output channel count] .

    strides

    Những bước tiến của cửa sổ trượt cho các kích thước không gian.

    padding

    Thuật toán đệm cho tích chập.

    activation

    Chức năng kích hoạt theo phần tử.

    filterInitializer

    Trình khởi tạo để sử dụng cho các tham số bộ lọc.

    biasInitializer

    Trình khởi tạo để sử dụng cho các tham số sai lệch.