Эту операцию иногда называют «деконволюцией» (Zeiler et al., 2010), но на самом деле это транспонирование (градиент) conv2d, а не настоящая деконволюция.
Аргументы
value
4-мерный Tensor типа float и формы [batch, height, width, in_channels] для формата данных NHWC или [batch, in_channels, height, width] для формата данных NCHW.
filter
4-мерный Tensor того же типа, что и value, и формы [height, width, output_channels, in_channels]. Размерность filter по оси in_channels должна совпадать с размерностью value.
output_shape
Одномерный Tensor, задающий выходную форму операции деконволюции.
strides
Целое число или список из ints длиной 1, 2 или 4. Шаг скользящего окна для каждого измерения input. Если задано одно значение, оно повторяется для измерений H и W. По умолчанию для измерений N и C устанавливается значение 0. Порядок измерений определяется значением data_format; подробности см. ниже.
padding
Строка: 'VALID' или 'SAME'. Алгоритм дополнения. Подробности см. в разделе «Возвращаемое значение» документации tf.nn.convolution.
data_format
Строка. Поддерживаются значения 'NHWC' и 'NCHW'.
name
Необязательное имя возвращаемого тензора.
input
Псевдоним для value.
filters
Псевдоним для filter.
dilations
Целое число или список из ints длиной 1, 2 или 4; по умолчанию — 1. Коэффициент дилатации для каждого измерения input. Если задано одно значение, оно повторяется для измерений H и W. По умолчанию для измерений N и C устанавливается значение 1. Если задано значение k > 1, между каждым элементом фильтра по этому измерению пропускается k-1 ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format; подробности см. выше. Для 4-мерного тензора коэффициенты дилатации по измерениям пакета и глубины должны быть равны 1.
Возвращаемое значение
Tensor того же типа, что и value.
Исключения
ValueError
Если глубина входных данных не совпадает с глубиной выходных данных или с формой filter, либо если значение padding отличается от 'VALID' и 'SAME'.
