NetDecoder   

网络解码器列表 »

NetDecoder["name"]

表示一个解码器，它接受一个网络表示，然后将其解码成给定形式的表达式.

NetDecoder[{"name",…}]

表示带有额外指定参数的解码器.

更多信息

  • NetDecoder[…][array] 给出 array 的指定的解码形式.
  • NetDecoder[…][{array1,array2, …}] 显式计算每个 arrayi 的输出.
  • NetDecoder[…][…,prop] 可用于计算输入数据的特定属性.
  • NetDecoder[…][…,"Properties"] 给出可能的属性.
  • 可能的已命名解码器包括：
  • "Boolean"将 1 和 0 解码为 True 和 False
    "Characters"解码概率向量为字符的字符串
    "Class"解码概率数组为类标签
    "CTCBeamSearch"解码用 CTCLossLayer 训练的概率向量序列
    "Function"使用自定义函数解码
    "Image"解码三阶数组作为二维图像
    "Image3D"解码四阶数组作为二维图像
    "SubwordTokens"解码概率向量作为子单词令牌的字符串
    "Tokens"解码概率向量为令牌环字符串
  • 构建网络时，NetDecoder 对象可以通过指定 "port"->NetDecoder[…] 附加在网络的输出端口. 指定 "port"->"type" 会创建给定类型的解码器并附加之.
  • 当加码器附加在网络的输出，net[input] 会返回网络的解码输出. 网络的原始输出通过指定 net[input,None] 获取.
  • NetDecoder 不参与由 NetTrain 完成的训练. 然而，当 NetTrain 被允许自动添加一个损失层，且 NetDecoder 被附加到网络的输出端口时，对于损失层的 "Target" 输入，将会创建同样类型的 NetEncoder.
  • 可能的情况下，NetDecoder[NetEncoder[…]] 将根据现有编码器的参数创建解码器.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (1)

创建一个分类解码器：

对概率向量使用该解码器，进行分类预测：

预测一批输入的类别：

范围  (1)

创建带有图像解码器附加在输出端口的池化层：

当应用于输入张量时，该层现在返回一幅图像：

属性和关系  (2)

可以把解码器附加到网络上，在网络被应用到数据上时自动对网络的输出进行解码：

对输入应用该网络：

对一批输入应用该网络：

对一个输入计算解码器的属性：

计算一批输入的属性：

在网络没有被全部指定的情况下，NetTrain 会尝试自动添加一个解码器. 自动添加一个类别解码器：

自动添加一个图像解码器：

巧妙范例  (1)

用编码器和解码器来生成两个连续卷积层的交互式显示：

Wolfram Research (2016)，NetDecoder，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/NetDecoder.html （更新于 2022 年）.

文本

Wolfram Research (2016)，NetDecoder，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/NetDecoder.html （更新于 2022 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2016. "NetDecoder." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2022. https://reference.wolfram.com/language/ref/NetDecoder.html.

APA

Wolfram 语言. (2016). NetDecoder. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/NetDecoder.html 年

BibTeX

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