Tensorflow API解説--tf.layers.conv2d

conv2d(inputs, filters, kernel_size, 
	strides=(1, 1), 
	padding='valid', 
	data_format='channels_last', 
	dilation_rate=(1, 1),
	activation=None, 
	use_bias=True, 
	kernel_initializer=None,
	bias_initializer=, 
	kernel_regularizer=None,
	bias_regularizer=None, 
	activity_regularizer=None, 
	kernel_constraint=None, 
	bias_constraint=None, 
	trainable=True, 
	name=None,
	reuse=None)

##2 Dコンボリューション層を機能する関数インタフェースこの層はコンボリューションコアを作成し、入力をコンボリューションしてtensorを出力する.use_biasがTrueである場合(bias_initializerが提供される)、偏差ベクトルが出力に加算される.最後に、activationがNoneでなければ、アクティブ化関数も出力に適用されます.###パラメータinputs:Tensor入力filters:整数で、出力空間の次元数(すなわち、ボリュームフィルタの数)を表すkernel_size:ボリューム窓の高さと幅を表す2つの整数を含むメタグループ/キュー.整数の場合、幅は等しいです.strides:1つの整数、または2つの整数を含むメタグループ/キューは、ボリュームの縦方向および横方向のステップ長を表す.整数の場合、横方向のステップ長は等しくなります.なお、stridesが1とdilation_rateが1と等しくない場合という2つのケースは同時に存在しない.padding:"valid"または"same"(大文字と小文字を区別しない)."valid"は核の大きさが足りないブロックは廃棄され、"same"は核の大きさが足りないブロックは0を補う."valid"の出力形状はL n e w=c e i l(L−F+1 S)L_{new}=ceil(frac{L-F+1}{S})Lnew=ceil(SL−F+1)"same"の出力形状はL n e w=c e i l(L S)L_{new}=ceil(frac{L}{S})Lnew=ceil(SL)のうち、L Lは入力のsize(高または幅)、F F Fはfilterのsize、S S Sはstridesの大きさ、c e i l()ceil()は上向きに整列している.data_format:channels_lastまたはchannels_firstは、入力次元のソートを表す.

`channels_last` corresponds to inputs with shape;
`(batch, height, width, channels)` while `channels_first` corresponds to inputs with shape `(batch, channels, height, width)`.

dilation_rate:1つの整数、または2つの整数を含むメタグループ/キューは、拡張ボリュームを使用する場合の拡張率を表す.整数の場合、すべての方向の拡張率は等しい.なお、stridesが1とdilation_rateが1と等しくない場合という2つのケースは同時に存在しない.activation:関数をアクティブにします.Noneであれば線形関数です.use_bias:Booleanタイプで、偏差ベクトルが使用されているかどうかを示します.kernel_initializer:ボリュームコアの初期化.bias_initializer:偏差ベクトルの初期化.Noneの場合、デフォルトの初期値が使用されます.kernel_regularizer:ボリュームコアの正則bias_regularizer:偏差ベクトルの正規項activity_regularizer:出力された正規関数kernel_constraint:コアがOptimizerによって更新された後にコアに適用されるマッピング関数.Optimizerは、重み行列に対するノルム制約または値制約を実現するために使用される.マッピング関数は、影射されていない変数を入力とし、マッピングされた変数(同じサイズ)を出力する必要があります.非同期の分散トレーニングでは、コンストレイントを使用すると安全ではない可能性があります.bias_constraint:偏差ベクトルがOptimizerによって更新された後に偏差ベクトルに適用されるマッピング関数.trainable:Booleanタイプ.name:文字列、レイヤの名前.reuse:Booleanタイプで、同じ名前の前のレイヤの重みを繰り返し使用できるかどうかを示します.###戻り値出力Tensor##異常放出ValueError:if eager execution is enabled.