tf.layers.conv1d

conv1d

功能：生成卷积核，对输入层进行卷积，产生输出的tensor。

inputs:输入一个tensor。

filters:integer：输出空间的维度。

kernel_size:An integer or tuple/list of a single integer，1维卷积窗口的大小。

strides: An integer or tuple/list of a single integer，卷积步长。

padding: One of `"valid"` or `"same"`

padding

data_format: A string, one of `channels_last` (default) or `channels_first`.输入维度的顺序。channels_last：(batch, length, channels)；channels_first：(batch, channels, length)

dilation_rate: An integer or tuple/list of a single integer。定义了卷积核处理数据时各值的间距。在相同的计算条件下，空洞卷积提供了更大的感受野。空洞卷积经常用在实时图像分割中。当网络层需要较大的感受野，但计算资源有限而无法提高卷积核数量或大小时，可以考虑空洞卷积。

卷积核为3、扩张率为2和无边界扩充的二维空洞卷积

use_bias: Boolean,，是否使用偏置。

kernel_initializer:初始化kernel。

bias_initializer:初始化bias。

activation: Activation function. Set it to None to maintain a linear activation.

kernel_regularizer:是否启用施加在权重上的正则项。

bias_regularizer:是否启用施加在偏置向量上的正则项。

activity_regularizer:是否启用施加在输出上的正则项。

kernel_constraint:在被optimizer更新后使用，norm constraints or value constraints for layer weights。

name: A string, the name of the layer.

reuse: Boolean, whether to reuse the weights of a previous layer by the same name.