침식2D 

@frozen
public struct Erosion2D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

2차원 형태학적 침식층

이 레이어는 제공된 필터를 사용하여 입력 텐서의 형태적 침식을 반환합니다.

  • 4차원 팽창 필터.

    선언 

    public var filter: Tensor<Scalar>

  • 공간적 차원을 위한 슬라이딩 윈도우의 발전.

    선언 

    @noDerivative
public let strides: (Int, Int)
  • 심

    팽창을 위한 패딩 알고리즘입니다.

    선언 

    @noDerivative
public let padding: Padding

  • 공간 차원의 확장 인자입니다.

    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 차원의 팽창률(팽창 높이, 팽창 너비)입니다.

    padding

    팽창을 위한 패딩 알고리즘입니다.

  • 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.