경고: 이 프로젝트는 더 이상 사용되지 않습니다. TensorFlow용 Swift는 머신 러닝, 컴파일러, 차별화 가능한 프로그래밍, 시스템 설계 등에 대한 최신 연구를 통합한 머신 러닝을 위한 차세대 플랫폼의 실험이었습니다. 2021년 2월에 보관되었습니다.
침식2D
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
2차원 형태학적 침식층
이 레이어는 제공된 필터를 사용하여 입력 텐서의 형태적 침식을 반환합니다.
선언
public var filter: Tensor<Scalar>
선언
@noDerivative
public let strides: (Int, Int)
선언
@noDerivative
public let padding: Padding
선언
@noDerivative
public let rates: (Int, Int)
지정된 필터, 보폭, 팽창 및 패딩을 사용하여 Erosion2D
레이어를 만듭니다.
선언
public init(
filter: Tensor<Scalar>,
strides: (Int, Int) = (1, 1),
rates: (Int, Int) = (1, 1),
padding: Padding = .valid
)
매개변수
filter | [필터 높이, 필터 너비, 입력 채널 수, 출력 채널 수] 모양의 4차원 확장 필터입니다. |
strides | 공간 차원(보폭 높이, 보폭)에 대한 슬라이딩 창의 보폭입니다. |
rates | 공간 차원에 대한 확장 비율(확장 높이, 확장 너비)입니다. |
padding | |
주어진 입력에 레이어를 적용하여 얻은 출력을 반환합니다.
출력 공간 차원은 다음과 같이 계산됩니다.
출력 높이 = (입력 높이 + 2 * 패딩 높이 - (팽창 높이 * (필터 높이 - 1) + 1)) / 보폭 높이 + 1
출력 너비 = (입력 너비 + 2 * 패딩 너비 - (팽창 너비 * (필터 너비 - 1) + 1)) / 보폭 + 1
패딩 크기는 패딩 방식에 따라 결정됩니다.
메모
.valid
사용할 때 패딩 크기는 0입니다.
선언
@differentiable
public func forward(_ input: Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>
매개변수
input | [배치 크기, 입력 높이, 입력 너비, 입력 채널 수] 모양의 레이어에 대한 입력입니다. |
반환 값
모양 [배치 수, 출력 높이, 출력 너비, 출력 채널 수]의 출력입니다.
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2024-09-23(UTC)
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