depthToSpace2dLayer

深さから空間への変換層

R2021a 以降

説明

深さから空間への 2 次元の変換層は、深さの次元のデータを 2 次元の空間データのブロックに置換します。

サイズが [H W C*height*width] である入力特徴マップ、およびサイズが [height width] であるブロックが与えられた場合、出力特徴マップのサイズは [H*height W*width C] となります。

このオブジェクトには Deep Learning Toolbox™ が必要です。

作成

構文

layer = depthToSpace2dLayer(blockSize)

layer = depthToSpace2dLayer(blockSize,Name,Value)

説明

layer = depthToSpace2dLayer(blockSize) は、入力の活性化を並べ替えるブロック サイズを指定して、深さから空間への 2 次元の変換層を作成します。blockSize の入力は BlockSize プロパティを設定します。

layer = depthToSpace2dLayer(blockSize,Name,Value) は、名前と値のペアを使用して、Mode プロパティおよび Name プロパティを設定します。複数の名前と値のペアを指定できます。各プロパティ名を引用符で囲みます。

例: depthToSpace2dLayer(blockSize,"Mode","CRD") は、列、行、深さの順にデータを並べるように指定して、深さから空間への 2 次元の変換層を作成します。

プロパティ

BlockSize — 入力の活性化を並べ替えるブロック サイズ

2 つの正の整数のベクトル

入力の活性化を並べ替えるブロック サイズ。2 つの正の整数のベクトル [h w] として指定します。ここで、h は高さ、w は幅です。層を作成する場合、BlockSize をスカラーとして指定して、両方の次元に同じ値を使用できます。

例: [2 1] は、高さが 2、幅が 1 のブロックを指定します。

Mode — 次元を並べ替える順序

"drc" (既定値) | "crd"

入力データの次元を並べ替える順序。"dcr" または "crd" として指定します。"dcr" を指定した場合、層は、深さ、列、行の順にデータを並べ替えます。"crd" を指定した場合、層は、列、行、深さの順にデータを並べ替えます。

データ型: char | string

Name — 層の名前

"" (既定値) | 文字ベクトル | string スカラー

層の名前。文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。Layer 配列入力の場合、関数 trainnet (Deep Learning Toolbox) および関数 dlnetwork (Deep Learning Toolbox) は、名前が "" の層に自動的に名前を割り当てます。

DepthToSpace2DLayer オブジェクトは、このプロパティを文字ベクトルとして格納します。

データ型: char | string

NumInputs — 入力の数

1 (既定値)

この プロパティ は読み取り専用です。

層への入力の数。1 として返されます。この層は単一の入力のみを受け入れます。

データ型: double

InputNames — 入力名

{'in'} (既定値)

この プロパティ は読み取り専用です。

入力名。{'in'} として返されます。この層は単一の入力のみを受け入れます。

データ型: cell

NumOutputs — 出力の数

1 (既定値)

この プロパティ は読み取り専用です。

層からの出力の数。1 として返されます。この層には単一の出力のみがあります。

データ型: double

OutputNames — 出力名

{'out'} (既定値)

この プロパティ は読み取り専用です。

出力名。{'out'} として返されます。この層には単一の出力のみがあります。

データ型: cell

例

深さから空間への 2 次元の変換層の作成

入力の活性化を並べ替えるブロック サイズを指定します。

blockSize = [2 2];

列、行、深さの順にデータを並べるように指定して、深さから空間への 2 次元の変換層を作成します。

layer = depthToSpace2dLayer(blockSize,"Mode","crd","Name","depthToSpaceLayer")

layer = 
  DepthToSpace2DLayer with properties:

         Name: 'depthToSpaceLayer'
    BlockSize: [2 2]
         Mode: "crd"

   Learnable Parameters
    No properties.

   State Parameters
    No properties.

Use properties method to see a list of all properties.

拡張機能

C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

GPU コード生成

GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。

GPU Coder™ を使用して CUDA^® または C++ コードを生成するには、最初に深層ニューラル ネットワークを構築して学習させなければなりません。ネットワークの学習と評価が完了したら、コード ジェネレーターを構成してコードを生成し、NVIDIA^® または ARM^® GPU プロセッサを使用するプラットフォームに畳み込みニューラル ネットワークを展開できます。詳細については、GPU Coder を使用した深層学習 (GPU Coder)を参照してください。

この層向けに、NVIDIA CUDA 深層ニューラル ネットワーク ライブラリ (cuDNN)、NVIDIA TensorRT™ 高性能推論ライブラリ、または Mali GPU 用 ARM Compute Library を利用するコードを生成できます。

GPU 配列
Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。

バージョン履歴

R2021a で導入

参考

SpaceToDepthLayer | depthToSpace | spaceToDepth

トピック

• 深層学習層の一覧 (Deep Learning Toolbox)
• MATLAB による深層学習 (Deep Learning Toolbox)