在 tensorflow js api 0.15.3 中设置卷积层的配置

Question

我有一个在 python 中使用 Keras API 在 tensorflow 上制作的 CNN，我想在 JavaScript 中实现。但是在 tf for js API 0.15.3 中，我找不到为卷积层添加步幅和填充的选项。

我的 Python 代码如下所示。

X = Conv2D(64, (2, 2), strides = (1, 1), name = 'conv0')(X_input)

在 Js API 参考中。

tf.layers.conv2d(args)函数源码

2D 卷积层（例如图像上的空间卷积）。

该层创建一个卷积核，该卷积核与层输入进行卷积以产生输出张量。

如果 useBias 为 True，则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。

如果激活不为空，它也会应用于输出。

当将此层用作模型中的第一层时，提供关键字参数 inputShape（整数数组，不包括样本轴），例如inputShape=[128, 128, 3] 用于 dataFormat='channelsLast' 中的 128x128 RGB 图片。 参数：

参数（对象）

filters (number) 输出空间的维度（即卷积中的过滤器数量）。

如果有人可以提供帮助，真的很感激。 我应该使用像 0.9.0 这样的旧 API

Answer 1

刚刚发现即使他们没有提到我们可以将步幅和填充作为参数。我们实际上可以，根据源代码。

constructor(rank: number, args: BaseConvLayerArgs) {
    super(args as LayerArgs);
    BaseConv.verifyArgs(args);
    this.rank = rank;
    if (this.rank !== 1 && this.rank !== 2) {
      throw new NotImplementedError(
          `Convolution layer for rank other than 1 or 2 (${this.rank}) is ` +
          `not implemented yet.`);
    }
    this.kernelSize = normalizeArray(args.kernelSize, rank, 'kernelSize');
    this.strides = normalizeArray(
        args.strides == null ? 1 : args.strides, rank, 'strides');
    this.padding = args.padding == null ? 'valid' : args.padding;
    checkPaddingMode(this.padding);
    this.dataFormat =
        args.dataFormat == null ? 'channelsLast' : args.dataFormat;
    checkDataFormat(this.dataFormat);
    this.activation = getActivation(args.activation);
    this.useBias = args.useBias == null ? true : args.useBias;
    this.biasInitializer =
        getInitializer(args.biasInitializer || this.DEFAULT_BIAS_INITIALIZER);
    this.biasConstraint = getConstraint(args.biasConstraint);
    this.biasRegularizer = getRegularizer(args.biasRegularizer);
    this.activityRegularizer = getRegularizer(args.activityRegularizer);
    this.dilationRate = normalizeArray(
        args.dilationRate == null ? 1 : args.dilationRate, rank,
        'dilationRate');