TensorFlow函數:tf.layers.separable_conv1d

2018-08-02 10:41 更新

tf.layers.separable_conv1d函數

tf.layers.separable_conv1d(
    inputs,
    filters,
    kernel_size,
    strides=1,
    padding='valid',
    data_format='channels_last',
    dilation_rate=1,
    depth_multiplier=1,
    activation=None,
    use_bias=True,
    depthwise_initializer=None,
    pointwise_initializer=None,
    bias_initializer=tf.zeros_initializer(),
    depthwise_regularizer=None,
    pointwise_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    depthwise_constraint=None,
    pointwise_constraint=None,
    bias_constraint=None,
    trainable=True,
    name=None,
    reuse=None
)

定義在:tensorflow/python/layers/convolutional.py.

深度(depthwise)可分離1D卷積層的功能接口.

該層執(zhí)行深度(depthwise)卷積,分別對通道起作用,然后是混合通道的逐點卷積.如果use_bias為True且提供了一個偏置初始值設定項,則會向輸出添加一個偏置向量.然后它可選地應用激活函數來產生最終輸出.

參數:

  • inputs:輸入張量.
  • filters:整數,表示輸出空間的維數(即卷積中的濾波器數).
  • kernel_size:一個整數,用于指定過濾器的空間維度.
  • strides:一個整數,用于指定卷積的步幅.指定任何stride值!= 1與指定任何dilation_rate值!= 1都不相容.
  • padding:可以是一個"valid"或"same"(不區(qū)分大小寫).
  • data_format:一個字符串,可以是一個channels_last(默認)或channels_first,表示輸入中維度的順序;channels_last對應于具有形狀(batch, length, channels)的輸入,而channels_first對應于具有形狀(batch, channels, length)的輸入.
  • dilation_rate:單個整數,指定用于擴張卷積的擴張率;目前,指定任何dilation_rate值!= 1與指定任何步幅值!= 1都不相容.
  • depth_multiplier:每個輸入通道的深度卷積輸出通道數,深度卷積輸出通道的總數將等于:num_filters_in * depth_multiplier.
  • activation:激活功能.將其設置為“None”以保持線性激活.
  • use_bias:Boolean,表示該層是否使用偏差.
  • depthwise_initializer:深度卷積內核的初始化程序.
  • pointwise_initializer:逐點卷積內核的初始化程序.
  • bias_initializer:偏置向量的初始化器,如果為None,將使用默認初始值設定項.
  • depthwise_regularizer:深度卷積內核的可選正則化器.
  • pointwise_regularizer:針對逐點卷積內核的可選正則化器.
  • bias_regularizer:偏置矢量的可選正則化器.
  • activity_regularizer:輸出的可選正則化函數.
  • depthwise_constraint:可選投影函數,在由Optimizer更新后應用于深度內核(例如,用于范數約束或層權重的值約束).該函數必須將未投影的變量作為輸入,并且必須返回投影變量(必須具有相同的形狀).在進行異步分布式培訓時,使用約束是不安全的.
  • pointwise_constraint:由Optimizer更新后應用于逐點內核的可選投影函數.
  • bias_constraint:由Optimizer更新后應用于偏差的可選投影函數.
  • trainable:Boolean,如果為True,還將變量添加到圖集合GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES(請參閱參考資料tf.Variable).
  • name:字符串,圖層的名稱.
  • reuse:Boolean,表示是否以同一名稱重用前一層的權重.

返回:

輸出張量.

可能引發(fā)的異常:

  • ValueError:如果啟用了急切(eager)執(zhí)行.
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