DepthwiseConv2D 

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

2 boyutlu derinlemesine evrişim katmanı.

Bu katman, çıktıların tensörünü üretmek için katman girişiyle evrilen ayrılabilir evrişim filtreleri oluşturur.

  • 4 boyutlu evrişim çekirdeği.

    beyan 

    public var filter: Tensor<Scalar>

  • Önyargı vektörü.

    beyan 

    public var bias: Tensor<Scalar>

  • Öğe bazında aktivasyon fonksiyonu.

    beyan 

    @noDerivative
public let activation: Activation

  • Uzamsal boyutlar için kayan pencerenin adımları.

    beyan 

    @noDerivative
public let strides: (Int, Int)

  • Evrişim için doldurma algoritması.

    beyan 

    @noDerivative
public let padding: Padding

  • Öğe bazında etkinleştirme işlevi türü.

    beyan 

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

  • Belirtilen filtre, önyargı, etkinleştirme işlevi, adımlar ve dolgu ile bir DepthwiseConv2D katmanı oluşturur.

    beyan 

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

    Parametreler

    filter

    4 boyutlu evrişim çekirdeği.

    bias

    Önyargı vektörü.

    activation

    Öğe bazında aktivasyon işlevi.

    strides

    Uzamsal boyutlar için kayan pencerenin adımları.

    padding

    Evrişim için dolgu algoritması.

  • Katmanın verilen girişe uygulanmasıyla elde edilen çıktıyı döndürür.

    beyan 

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

    Parametreler

    input

    Şekil katmanına giriş, [toplu sayım, giriş yüksekliği, giriş genişliği, giriş kanalı sayısı]

    Dönüş Değeri

    Şeklin çıktısı, [toplu sayım, çıktı yüksekliği, çıktı genişliği, giriş kanalı sayısı * kanal çarpanı]

  • Belirtilen filtre şekli, adımlar, dolgu ve öğe bazında etkinleştirme işleviyle bir DepthwiseConv2D katmanı oluşturur.

    beyan 

    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()
)

    Parametreler

    filterShape

    4 boyutlu evrişim çekirdeğinin şekli, [filtre genişliği, filtre yüksekliği, giriş kanalı sayısı, kanal çarpanı].

    strides

    Uzaysal/uzamsal-zamansal boyutlar için kayan pencerenin adımları.

    padding

    Evrişim için dolgu algoritması.

    activation

    Öğe bazında aktivasyon işlevi.

    filterInitializer

    Filtre parametreleri için kullanılacak başlatıcı.

    biasInitializer

    Önyargı parametreleri için kullanılacak başlatıcı.