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गहराईवारConv2D

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

एक 2-डी गहराईवार कनवल्शन परत।

यह परत अलग-अलग कन्वोल्यूशन फ़िल्टर बनाती है जो आउटपुट के टेंसर का उत्पादन करने के लिए परत इनपुट के साथ जुड़े होते हैं।

फ़िल्टर
4-डी कनवल्शन कर्नेल।
घोषणा
public var filter: Tensor<Scalar>
पक्षपात
पूर्वाग्रह वेक्टर.
घोषणा
public var bias: Tensor<Scalar>
सक्रियण
तत्व-वार सक्रियण फ़ंक्शन।
घोषणा
@noDerivative public let activation: Activation
प्रगति
स्थानिक आयामों के लिए स्लाइडिंग विंडो के चरण।
घोषणा
@noDerivative public let strides: (Int, Int)
गद्दी
कनवल्शन के लिए पैडिंग एल्गोरिदम।
घोषणा
@noDerivative public let padding: Padding
सक्रियण
तत्व-वार सक्रियण फ़ंक्शन प्रकार।
घोषणा
public typealias Activation = @differentiable (Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>

init(फ़िल्टर: पूर्वाग्रह: सक्रियण: प्रगति: पैडिंग:)

निर्दिष्ट फ़िल्टर, पूर्वाग्रह, सक्रियण फ़ंक्शन, स्ट्राइड्स और पैडिंग के साथ एक DepthwiseConv2D 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`	4-डी कनवल्शन कर्नेल।
`bias`	पूर्वाग्रह वेक्टर.
`activation`	तत्व-वार सक्रियण फ़ंक्शन।
`strides`	स्थानिक आयामों के लिए स्लाइडिंग विंडो के चरण।
`padding`	कनवल्शन के लिए पैडिंग एल्गोरिदम।

आगे(_:)

दिए गए इनपुट पर परत लगाने से प्राप्त आउटपुट लौटाता है।

घोषणा

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

पैरामीटर

input

आकार की परत में इनपुट, [बैच गिनती, इनपुट ऊंचाई, इनपुट चौड़ाई, इनपुट चैनल गिनती]

वापसी मूल्य

आकार का आउटपुट, [बैच गिनती, आउटपुट ऊंचाई, आउटपुट चौड़ाई, इनपुट चैनल गिनती * चैनल गुणक]

init(filterShape:strides:padding:activation:useBias:filterInitializer:biasInitializer:)

निर्दिष्ट फ़िल्टर आकार, स्ट्राइड्स, पैडिंग और तत्व-वार सक्रियण फ़ंक्शन के साथ एक DepthwiseConv2D 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`	फॉर्म के साथ 4-डी कनवल्शन कर्नेल का आकार, [फ़िल्टर चौड़ाई, फ़िल्टर ऊंचाई, इनपुट चैनल गिनती, चैनल गुणक]।
`strides`	स्थानिक/स्थानिक-लौकिक 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।