在tensorflow js api 0.15.3中设置卷积层配置

Question

我在tensorflow上使用Keras API用python制作了一个CNN，我想用JavaScript实现这个CNN。但是在tf for js API0.15.3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)

如果useBias为True，则创建一个偏置向量并将其添加到输出中。

如果激活不是null，它也会应用于输出。

当使用该层作为模型中的第一层时，提供关键字参数inputShape（整数数组，不包括示例轴），例如对于DataFormat='Channels Last'中的128x128 RGB图片，inputShape=[128,128,3]。参数：

如果有人能帮忙，我真的很感激。我应该使用像0.9.0这样的旧API吗

Answer 1

只是发现即使他们没有提到我们可以给出跨步和划桨作为一个论点。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');