ReshapeLayer

ReshapeLayer[dims]

入力が次元 dims の配列であると再解釈するネットの層を表す．

詳細とオプション

  • ReshapeLayer[…][input]は，配列を input に適用して明示的に出力を計算する．
  • ReshapeLayer[…][{input1,input2,…}]は，各 inputiの出力を明示的に計算する．
  • NumericArrayが入力として与えられると，出力はNumericArrayになる．
  • ReshapeLayerはNetGraph等で使うために次のポートを開放する．
  • "Input"任意階数の配列
    "Output"次元 dims の配列
  • ReshapeLayer[dims]では，リスト dims で次の要素を使うことができる．
  • nサイズを明示的に指定する
    Inherited入力からサイズをコピーする
    Automatic他の次元のサイズからサイズを推測する
    All入力から残りのサイズをコピーする
  • 次元のリストには1つのAutomaticあるいは1つのAllしか使えない．
  • 入力配列中の要素の総数は，出力配列中の要素の総数を同じである．入力配列中の要素の総数は，出力配列中の要素の総数を同じである．
  • ReshapeLayerは，通常は，NetChain等のコンテキストから入力次元を推定する．次元を{n1,n2,…}として明示的に指定したい場合はReshapeLayer["Input"->{n1,n2,…}]を使うとよい．
  • Options[ReshapeLayer]は層を構築する際のデフォルトオプションのリストを与える．Options[ReshapeLayer[…]]はデータについて層を評価する際のデフォルトオプションのリストを与える．
  • Information[ReshapeLayer[…]]は層についてのレポートを与える．
  • Information[ReshapeLayer[…],prop]はReshapeLayer[…]の特性 prop の値を与える．使用可能な特性はNetGraphと同じである．

例題

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例  (3)

入力を2×3行列に再形成するReshapeLayerを作る：

任意の入力を2×3行列に再形成するReshapeLayerを作る：

この層をベクトルに適用する：

この層を4階の配列に適用する：

長さ1のベクトルを単一の数に再形成するReshapeLayerを作る：

この層を入力に適用する：

スコープ  (5)

特定のサイズの入力テンソルを再形成するReshapeLayerを作る：

この層をベクトルに適用する：

入力の第1次元のサイズをコピーするReshapeLayerを作る：

この層を次元6×1×4の配列に適用する：

入力の第1次元のサイズをコピーし，その他から第4次元のサイズを推測するReshapeLayerを作る：

この層を次元6×4×4の配列に適用する：

32×32のRGB画像を取って96×32のグレースケール画像を返すReshapeLayerを作る：

サイズ1の次元を配列の最深レベルに加えるReshapeLayerを作る：

この層を入力に適用する：

特性と関係  (3)

FlattenLayerはReshapeLayerを使って実装することができる．2×3×3配列を正しい出力次元にすることで最初の2層を平らにする：

AutomaticおよびInheritedと指定すると，入力サイズがNetReplacePartによって変更された場合にReshapeLayerがその出力サイズを再計算することができる．ReshapeLayerを作る：

入力サイズを変える：

同じReshapeLayerを指定を固定して作った場合は，サイズ変更すると失敗する：

整数次元が指定されている場合は，ReshapeLayerは以下を計算する：

データについて評価する：

考えられる問題  (2)

入力中の要素の総数は出力中の総数と同じでなければならない：

次元指定ではAutomaticは1つしか使えない．2つ以上使うと出力サイズが曖昧になるからである：

インタラクティブな例題  (1)

行と列の数を操作して，リストを行列に再形成する：

おもしろい例題  (2)

リストを深さ3の配列に再形成し，Image3Dを使って結果を可視化する：

リストをさまざまに再形成する：

Wolfram Research (2016), ReshapeLayer, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ReshapeLayer.html （2020年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2016), ReshapeLayer, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ReshapeLayer.html （2020年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2016. "ReshapeLayer." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2020. https://reference.wolfram.com/language/ref/ReshapeLayer.html.

APA

Wolfram Language. (2016). ReshapeLayer. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ReshapeLayer.html

BibTeX

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BibLaTeX

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