create_dl_layer_transposed_convolutionT_create_dl_layer_transposed_convolutionCreateDlLayerTransposedConvolutionCreateDlLayerTransposedConvolutioncreate_dl_layer_transposed_convolution (Operator)

Name

create_dl_layer_transposed_convolutionT_create_dl_layer_transposed_convolutionCreateDlLayerTransposedConvolutionCreateDlLayerTransposedConvolutioncreate_dl_layer_transposed_convolution — Erstellen eines Transposed-Convolution-Layers.

Signatur

Beschreibung

Der Operator create_dl_layer_transposed_convolutioncreate_dl_layer_transposed_convolutionCreateDlLayerTransposedConvolutionCreateDlLayerTransposedConvolutioncreate_dl_layer_transposed_convolution erstellt einen Transposed-Convolution-Layer, dessen Handle in DLLayerTransposedConvolutionDLLayerTransposedConvolutionDLLayerTransposedConvolutionDLLayerTransposedConvolutiondllayer_transposed_convolution zurückgegeben wird.

Der Parameter DLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputdllayer_input bestimmt den zuführenden Eingabelayer und erwartet das Layer-Handle als Wert.

Der Parameter LayerNameLayerNameLayerNamelayerNamelayer_name legt einen individuellen Layernamen fest. Es ist zu beachten, dass beim Erstellen eines Modells mit create_dl_modelcreate_dl_modelCreateDlModelCreateDlModelcreate_dl_model jeder Layer des erstellten Netzes einen eindeutigen Namen haben muss.

Der Parameter KernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size bestimmt den Filterkernel in den Dimensionen Breite und Höhe. Aktuell werden nur quadratische Kernels unterstützt.

Restriktion: Wert muss ein Tupel der Länge 1 sein.

Der Parameter StrideStrideStridestridestride bestimmt wie der Filter in Zeilen- und Spalten-Richtung verschoben wird.

Restriktion: Wert muss ein Tupel der Länge 1 sein.

Der Parameter KernelDepthKernelDepthKernelDepthkernelDepthkernel_depth bestimmt die Tiefe der Ausgabemerkmalskarten.

Restriktion: Wert muss ein Tupel der Länge 1 sein.

Der Parameter GroupsGroupsGroupsgroupsgroups bestimmt die Anzahl Filtergruppen. Aktuell wird nur eine einzelne Filtergruppe unterstützt.

Restriktion: Wert muss ein Tupel der Länge 1 sein.

Der Parameter PaddingPaddingPaddingpaddingpadding bestimmt das Padding, also wie viele Pixel mit dem Wert 0 an den Rand des zu verarbeitenden Eingabebildes hinzugefügt werden. Die Anzahl der Pixel ergibt sich aus: . Dadurch sind ein Faltungs-Layer und ein Transposed-Convolution-Layer mit denselben KernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size-, StrideStrideStridestridestride- und PaddingPaddingPaddingpaddingpadding- Werten invers zueinander in Bezug auf ihre Eingabe- und Ausgabeform. Unterstützte Werte für PaddingPaddingPaddingpaddingpadding sind:

• 'half_kernel_size'"half_kernel_size""half_kernel_size""half_kernel_size""half_kernel_size": Der Zahlenwert von in der obigen Formel hängt von der angegebenen KernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size ab und wird berechnet als .

• 'none'"none""none""none""none": Der Zahlenwert von in der obigen Formel ist 0.

• Anzahl der Pixel: Gibt den Zahlenwert von in der obigen Formel für den jeweiligen Rand an. Dazu werden die folgenden Tupellängen unterstützt:

  • Einzelne Zahl: Wert von in in allen vier Richtungen links/rechts/oben/unten.

  • Zwei Zahlen: Wert von links/rechts und oben/unten: [l/r, o/u].

  • Vier Zahlen: Wert von links, rechts, oben, unten: [l,r,o,u].

    Restriktion: 'runtime'"runtime""runtime""runtime""runtime" 'gpu'"gpu""gpu""gpu""gpu" unterstützt kein asymmetrisches Padding, d.h., dass die Padding-Werte für die linke und rechte Seite gleich sein müssen, ebenso wie die Padding-Werte für die obere und untere Seite.

  Restriktion: Die ganzzahligen Padding-Werte müssen kleiner sein als der für KernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size eingestellte Wert in der entsprechenden Dimension.

Die folgenden generischen Parameter GenParamNameGenParamNameGenParamNamegenParamNamegen_param_name und die entsprechenden Werte GenParamValueGenParamValueGenParamValuegenParamValuegen_param_value werden unterstützt:

'bias_term'"bias_term""bias_term""bias_term""bias_term":

Bestimmt, ob der Layer Bias-Terme hat.

Default: 'true'"true""true""true""true"

'is_inference_output'"is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output":

Bestimmt, ob apply_dl_modelapply_dl_modelApplyDlModelApplyDlModelapply_dl_model die Ausgabe dieses Layers im Dictionary DLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchdlresult_batch zurückgibt, auch ohne den Layer in OutputsOutputsOutputsoutputsoutputs anzugeben ('true'"true""true""true""true"), oder nur falls er angegeben wird ('false'"false""false""false""false").

Default: 'false'"false""false""false""false"

'learning_rate_multiplier'"learning_rate_multiplier""learning_rate_multiplier""learning_rate_multiplier""learning_rate_multiplier":

Multiplikator für die Lernrate für diesen Layer, die beim Training verwendet wird. Wenn 'learning_rate_multiplier'"learning_rate_multiplier""learning_rate_multiplier""learning_rate_multiplier""learning_rate_multiplier" = 0.0, wird der Layer beim Training übersprungen.

Default: 1.0

'output_padding'"output_padding""output_padding""output_padding""output_padding":

Kann verwendet werden um Mehrdeutigkeiten in der Ausgabeform aufzulösen falls KernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size und StrideStrideStridestridestride größer als 1 sind. Wie in der Beschreibung des Parameters PaddingPaddingPaddingpaddingpadding angemerkt, kann der Transposed Convolution Layer in Bezug auf die Eingabe- und Ausgabeform als invers zu einem Faltungs-Layer mit den gleichen Einstellungen für KernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size, StrideStrideStridestridestride und PaddingPaddingPaddingpaddingpadding (und Dilation) angesehen werden. Allerdings kann ein Faltungs-Layer mehrere Eingabeformen auf die gleiche Ausgabeform abbilden. Zum Beispiel erhält man mit den Parametern KernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size 3, PaddingPaddingPaddingpaddingpadding 1 und StrideStrideStridestridestride 2 sowohl für eine Eingabeform mit (H, W) = '(4, 4)'"(4, 4)""(4, 4)""(4, 4)""(4, 4)", als auch für eine Eingabeform mit (H, W) = '(3, 3)'"(3, 3)""(3, 3)""(3, 3)""(3, 3)" eine Ausgabeform mit (H, W) = '(2, 2)'"(2, 2)""(2, 2)""(2, 2)""(2, 2)". Um mit einem Transposed Convolution Layer (mit den gleichen Einstellungen für KernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size, StrideStrideStridestridestride und PaddingPaddingPaddingpaddingpadding) zurück auf eine Form mit (H, W) = '(4, 4)'"(4, 4)""(4, 4)""(4, 4)""(4, 4)" zu kommen, muss 'output_padding'"output_padding""output_padding""output_padding""output_padding" auf 1 gesetzt werden. 'output_padding'"output_padding""output_padding""output_padding""output_padding" kann höchstens so groß sein wie das unter und rechte PaddingPaddingPaddingpaddingpadding und kann nur größer als 0 gesetzt werden falls StrideStrideStridestridestride größer als 1 ist.

Default: 0

'weight_filler'"weight_filler""weight_filler""weight_filler""weight_filler":

Bestimmt den Modus wie die Gewichte initialisiert werden. Siehe create_dl_layer_convolutioncreate_dl_layer_convolutionCreateDlLayerConvolutionCreateDlLayerConvolutioncreate_dl_layer_convolution für eine detaillierte Erläuterung dieses Parameters und seiner Werte.

Werteliste: 'xavier'"xavier""xavier""xavier""xavier", 'msra'"msra""msra""msra""msra", 'const'"const""const""const""const"

Default: 'xavier'"xavier""xavier""xavier""xavier"

'weight_filler_const_val'"weight_filler_const_val""weight_filler_const_val""weight_filler_const_val""weight_filler_const_val":

Siehe create_dl_layer_convolutioncreate_dl_layer_convolutionCreateDlLayerConvolutionCreateDlLayerConvolutioncreate_dl_layer_convolution für eine detaillierte Erläuterung dieses Parameters und seiner Werte.

Default: 0.5

'weight_filler_variance_norm'"weight_filler_variance_norm""weight_filler_variance_norm""weight_filler_variance_norm""weight_filler_variance_norm":

Wertebereich von 'weight_filler'"weight_filler""weight_filler""weight_filler""weight_filler". Siehe create_dl_layer_convolutioncreate_dl_layer_convolutionCreateDlLayerConvolutionCreateDlLayerConvolutioncreate_dl_layer_convolution für eine detaillierte Erläuterung dieses Parameters und seiner Werte.

Werteliste: 'norm_average'"norm_average""norm_average""norm_average""norm_average", 'norm_in'"norm_in""norm_in""norm_in""norm_in", 'norm_out'"norm_out""norm_out""norm_out""norm_out", konstanter Wert (wenn 'weight_filler'"weight_filler""weight_filler""weight_filler""weight_filler" = 'msra'"msra""msra""msra""msra")

Default: 'norm_in'"norm_in""norm_in""norm_in""norm_in"

Bestimmte Parameter von Layern, die mit create_dl_layer_transposed_convolutioncreate_dl_layer_transposed_convolutionCreateDlLayerTransposedConvolutionCreateDlLayerTransposedConvolutioncreate_dl_layer_transposed_convolution erzeugt wurden, können mit weiteren Operatoren gesetzt und abgerufen werden. Die folgenden Tabellen geben einen Überblick, welche Parameter mit set_dl_model_layer_paramset_dl_model_layer_paramSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamset_dl_model_layer_param gesetzt werden können und welche mit get_dl_model_layer_paramget_dl_model_layer_paramGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamget_dl_model_layer_param oder get_dl_layer_paramget_dl_layer_paramGetDlLayerParamGetDlLayerParamget_dl_layer_param ausgelesen werden können. Es ist zu beachten, dass die Operatoren set_dl_model_layer_paramset_dl_model_layer_paramSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamset_dl_model_layer_param und get_dl_model_layer_paramget_dl_model_layer_paramGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamget_dl_model_layer_param ein Modell benötigen, das mit create_dl_modelcreate_dl_modelCreateDlModelCreateDlModelcreate_dl_model erzeugt wurde.

Ausführungsinformationen

• Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
• Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
• Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.

Parameter

Modul

Deep Learning Professional