@frozen
public struct TransposedConv3D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint
Une couche de convolution transposée en 3D (par exemple, convolution spatiale transposée sur des images).
Cette couche crée un filtre de convolution qui est transposé-convolué avec l'entrée de la couche pour produire un tenseur de sorties.
Le noyau de convolution 5-D.
Déclaration
public var filter: Tensor<Scalar>
Le vecteur de biais.
Déclaration
public var bias: Tensor<Scalar>
La fonction d'activation par élément.
Déclaration
@noDerivative public let activation: Activation
Les avancées de la fenêtre glissante pour les dimensions spatiales.
Déclaration
@noDerivative public let strides: (Int, Int, Int)
L'algorithme de remplissage pour la convolution.
Déclaration
@noDerivative public let padding: Padding
La propriété paddingIndex nous permet de gérer les calculs basés sur le remplissage.
Déclaration
@noDerivative public let paddingIndex: Int
Crée une couche
TransposedConv3D
avec le filtre, le biais, la fonction d'activation, les foulées et le remplissage spécifiés.Déclaration
public init( filter: Tensor<Scalar>, bias: Tensor<Scalar>? = nil, activation: @escaping Activation = identity, strides: (Int, Int, Int) = (1, 1, 1), padding: Padding = .valid )
Paramètres
filter
Le noyau de convolution 5-D.
bias
Le vecteur de biais.
activation
La fonction d'activation par élément.
strides
Les avancées de la fenêtre glissante pour les dimensions spatiales.
padding
L'algorithme de remplissage pour la convolution.
Crée un calque
TransposedConv3D
avec la forme de filtre, les foulées, le remplissage et la fonction d'activation par élément spécifiés. Le tenseur de filtre est initialisé à l'aide de l'initialisation uniforme Glorot avec le générateur spécifié. Le vecteur de biais est initialisé avec des zéros.Déclaration
public init( filterShape: (Int, Int, Int, Int, Int), strides: (Int, Int, Int) = (1, 1, 1), padding: Padding = .valid, activation: @escaping Activation = identity, useBias: Bool = true, filterInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(), biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros() )
Paramètres
filterShape
La forme du noyau de convolution 5-D.
strides
Les avancées de la fenêtre glissante pour les dimensions spatiales.
padding
L'algorithme de remplissage pour la convolution.
activation
La fonction d'activation par élément.
generator
Le générateur de nombres aléatoires pour l'initialisation.