ProfundidadConv2D 

@frozen
public struct DepthwiseConv2D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

Una capa de convolución profunda 2-D.

Esta capa crea filtros de convolución separables que se convolucionan con la entrada de la capa para producir un tensor de salidas.

  • El núcleo de convolución 4-D.

    Declaración 

    public var filter: Tensor<Scalar>

  • El vector de sesgo.

    Declaración 

    public var bias: Tensor<Scalar>

  • La función de activación por elementos.

    Declaración 

    @noDerivative
public let activation: Activation

  • Los pasos de la ventana corredera para las dimensiones espaciales.

    Declaración 

    @noDerivative
public let strides: (Int, Int)

  • El algoritmo de relleno para la convolución.

    Declaración 

    @noDerivative
public let padding: Padding

  • El tipo de función de activación por elementos.

    Declaración 

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

  • Crea una capa DepthwiseConv2D con el filtro, el sesgo, la función de activación, los avances y el relleno especificados.

    Declaración 

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

    Parámetros

    filter

    El núcleo de convolución 4-D.

    bias

    El vector de sesgo.

    activation

    La función de activación por elementos.

    strides

    Los pasos de la ventana corredera para las dimensiones espaciales.

    padding

    El algoritmo de relleno para la convolución.

  • Devuelve el resultado obtenido al aplicar la capa a la entrada dada.

    Declaración 

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

    Parámetros

    input

    La entrada a la capa de forma, [recuento de lotes, altura de entrada, ancho de entrada, recuento de canales de entrada]

    Valor de retorno

    La salida de la forma, [recuento de lotes, altura de salida, ancho de salida, recuento de canales de entrada * multiplicador de canales]

  • Crea una capa DepthwiseConv2D con la forma de filtro, los pasos, el relleno y la función de activación de elementos especificados.

    Declaración 

    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()
)

    Parámetros

    filterShape

    La forma del núcleo de convolución 4-D con forma, [ancho de filtro, altura de filtro, recuento de canales de entrada, multiplicador de canales].

    strides

    Los pasos de la ventana corredera para las dimensiones espacio/espacio-temporales.

    padding

    El algoritmo de relleno para la convolución.

    activation

    La función de activación por elementos.

    filterInitializer

    Inicializador que se utilizará para los parámetros del filtro.

    biasInitializer

    Inicializador que se utilizará para los parámetros de polarización.