PlaceholderLayer

PlaceholderLayer[]

表示一个操作未被定义的网络层.

PlaceholderLayer["tag",assoc]

表示由关联 assoc 给出的标签和信息.

更多信息和选项

  • PlaceholderLayer 通常而言是在从包含不支持的操作的外部格式尝试导入神经网络时产生.
  • PlaceholderLayer 可用在 NetChain 或 NetGraph 中，以用来构建可在输入中操作但不能被训练或计算的网络对象.
  • PlaceholderLayer 有如下选项：
  • "Arrays"None一个数组名称列表或一个从数组名称到数值数组的关联映射
    InputPortsAutomatic输入端口
    OutputPortsAutomatic输出端口
  • 由于该层没有任何计算或训练行为，因此 "Arrays" 的值除了传达该层是使用数组的运算的占位符之外，没有任何作用.
  • 选项 InputPorts 可用于指定端口的数量、名称或形状. 如果未指定 InputPorts，则从 NetChain 或 NetGraph 连接推断端口的数量及其形状.
  • 默认情况下，PlaceholderLayer 会暴露一个名称为 "Input" 的输入端口和一个名称为 "Output" 的输出端口，形状均未指定. 选项 "Input" 和 "Output" 可在单端口情况下作为形状指定的快捷方式使用.
  • PlaceholderLayer 不做任何形状参考，所以允许有任何给定形状的输入端口和输出端口的组合.
  • Options[PlaceholderLayer] 给出了构建层的默认选项列表. Options[PlaceholderLayer[…]] 给出了基于某些数据计算层的默认选项列表.
  • Information[PlaceholderLayer[…]] 给出关于层的报告.
  • Information[PlaceholderLayer[…],prop] 给出 PlaceholderLayer[…]的属性 prop 的值. 可能的属性与 NetGraph 相同.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (2)

创建一个 PlaceholderLayer：

用给定标签和属性创建 PlaceholderLayer：

范围  (4)

创建一个有默认名称和未指定形状的两个输入和三个输出的 PlaceholderLayer：

创建一个带有指定名称和未指定形状的两个输入和三个输出的 PlaceholderLayer：

创建一个有默认名称和指定形状的两个输入和三个输出的 PlaceholderLayer：

创建一个有明确名称和指定形状的有两个输入和三个输出的 PlaceholderLayer：

应用  (1)

PlaceholderLayer 通常在从外部格式导入期间生成. 使用不受支持的运算符创建 ONNX 模型文件：

用 PlaceholderLayer 进行的网络导入不能在输入上进行运算：

缺失的层可用多种方法加回. 其中一个有用但效率不高的方法是使用普通 Wolfram 语言代码. 用 Wolfram 语言菜吗运行缺失操作，并创建一个可以复制完整网络结果的函数：

在可以的时候，更好的办法是用神经网络层运行缺失操作：

比较两种方法的运算时间：

Wolfram Research (2020)，PlaceholderLayer，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/PlaceholderLayer.html.

文本

Wolfram Research (2020)，PlaceholderLayer，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/PlaceholderLayer.html.

CMS

Wolfram 语言. 2020. "PlaceholderLayer." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/PlaceholderLayer.html.

APA

Wolfram 语言. (2020). PlaceholderLayer. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/PlaceholderLayer.html 年

BibTeX

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