警告:このプロジェクトは廃止されました。 Swift for TensorFlow は、機械学習、コンパイラー、微分可能プログラミング、システム設計などにわたる最新の研究を組み込んだ、機械学習用の次世代プラットフォームの実験でした。 2021年2月にアーカイブされました。
侵食2D
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
2-D 形態侵食層
この層は、提供されたフィルターを使用して入力テンソルの形態的浸食を返します。
宣言
public var filter: Tensor<Scalar>
空間寸法のスライディング ウィンドウのストライド。
宣言
@noDerivative
public let strides: (Int, Int)
宣言
@noDerivative
public let padding: Padding
宣言
@noDerivative
public let rates: (Int, Int)
指定されたフィルター、ストライド、拡張、およびパディングを使用してErosion2D
レイヤーを作成します。
宣言
public init(
filter: Tensor<Scalar>,
strides: (Int, Int) = (1, 1),
rates: (Int, Int) = (1, 1),
padding: Padding = .valid
)
パラメータ
filter | [フィルター高さ、フィルター幅、入力チャンネル数、出力チャンネル数] の形状の 4 次元拡張フィルター。 |
strides | 空間寸法のスライディング ウィンドウのストライド、つまり (ストライドの高さ、ストライドの幅)。 |
rates | |
padding | |
指定された入力にレイヤーを適用して得られた出力を返します。
出力の空間次元は次のように計算されます。
出力の高さ = (入力の高さ + 2 * パディングの高さ - (拡張の高さ * (フィルターの高さ - 1) + 1)) / ストライドの高さ + 1
出力幅 = (入力幅 + 2 * パディング幅 - (拡張幅 * (フィルター幅 - 1) + 1)) / ストライド幅 + 1
パディング サイズはパディング スキームによって決まります。
注記
.valid
を使用する場合、パディング サイズはゼロになります。
宣言
@differentiable
public func forward(_ input: Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>
パラメータ
input | シェイプのレイヤーへの入力 [バッチ サイズ、入力の高さ、入力の幅、入力チャネル数]。 |
戻り値
形状の出力 [バッチ数、出力高さ、出力幅、出力チャネル数]。
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2024-09-23 UTC。
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