tf.keras.layers.Conv2DTranspose

2D слой транспонированной свёртки.

Наследует от: Layer, Operation

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.Convolution2DTranspose

tf.keras.layers.Conv2DTranspose(
    filters,
    kernel_size,
    strides=(1, 1),
    padding='valid',
    data_format=None,
    dilation_rate=(1, 1),
    activation=None,
    use_bias=True,
    kernel_initializer='glorot_uniform',
    bias_initializer='zeros',
    kernel_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None,
    bias_constraint=None,
    **kwargs
)

Используется в блокнотах

Используется в руководстве	Используется в учебниках
Настройка того, что происходит в `fit()`	Свёртчатый вариационный автоэнкодер Глубокая свёртчатая генеративно-состязательная сеть Введение в автоэнкодеры Обучение сжатия данных pix2pix: Перевод изображений в изображения с помощью условной GAN

Транспонированные свёртки обычно необходимы для применения преобразования, противоположного обычной свёртке, т. е. для перехода от формы выходных данных какой-либо свёртки к форме входных данных, сохраняя при этом структуру связей, совместимую с этой свёрткой.

Аргументы
`filters`	целое число, размерность выходного пространства (число фильтров в транспонированной свёртке).
`kernel_size`	целое число или кортеж/список из 1 целого числа, определяющие размер окна транспонированной свёртки.
`strides`	целое число или кортеж/список из 1 целого числа, определяющие шаг транспонированной свёртки. `strides > 1` несовместимо с `dilation_rate > 1`.
`padding`	строка, либо `"valid"`, либо `"same"` (регистр не учитывается). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к равномерному добавлению заполнения слева/справа или сверху/снизу к входу. Если `padding="same"` и `strides=1`, то выходной размер совпадает с входным.
`data_format`	строка, либо `"channels_last"`, либо `"channels_first"`. Порядок измерений во входных данных. `"channels_last"` соответствует входным данным с формой `(batch_size, height, width, channels)`, а `"channels_first"` соответствует входным данным с формой `(batch_size, channels, height, width)`. По умолчанию используется значение `image_data_format`, найденное в файле конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если его никогда не задавали, то используется значение `"channels_last"`.
`dilation_rate`	целое число или кортеж/список из 1 целого числа, определяющие скорость дилатации для дилатационной транспонированной свёртки.
`activation`	Функция активации. Если `None`, то активация не применяется.
`use_bias`	булево значение, если `True`, то смещение добавляется к выходу.
`kernel_initializer`	Инициализатор для ядра свёртки. Если `None`, используется инициализатор по умолчанию (`"glorot_uniform"`).
`bias_initializer`	Инициализатор для вектора смещения. Если `None`, используется инициализатор по умолчанию (`"zeros"`).
`kernel_regularizer`	Необязательный регуляризатор для ядра свёртки.
`bias_regularizer`	Необязательный регуляризатор для вектора смещения.
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для выхода.
`kernel_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к ядру после обновления с помощью `Optimizer` (например, для реализации ограничений по норме или значению для весов слоя). Функция должна принимать на вход непроектированную переменную и возвращать спроецированную переменную (которая должна иметь ту же форму). Ограничения небезопасны при асинхронном распределённом обучении.
`bias_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к смещению после обновления с помощью `Optimizer`.

Форма входных данных:

Если data_format="channels_last": 4-мерный тензор с формой: (batch_size, height, width, channels)
Если data_format="channels_first": 4-мерный тензор с формой: (batch_size, channels, height, width)

Форма выходных данных:

Если data_format="channels_last": 4-мерный тензор с формой: (batch_size, new_height, new_width, filters)
Если data_format="channels_first": 4-мерный тензор с формой: (batch_size, filters, new_height, new_width)

Возвращаемое значение
4-мерный тензор, представляющий собой `activation(conv2d_transpose(inputs, kernel) + bias)`.

Исключения
`ValueError`	при одновременном применении `strides > 1` и `dilation_rate > 1`.

Ссылки:

Пример:

x = np.random.rand(4, 10, 8, 128)
y = keras.layers.Conv2DTranspose(32, 2, 2, activation='relu')(x)
print(y.shape)
(4, 20, 16, 32)

Атрибуты
`input`	Получает тензор(ы) входных данных символической операции. Возвращает только тензор(ы), соответствующие первому вызову операции.
`output`	Получает тензор(ы) выходных данных слоя. Возвращает только тензор(ы), соответствующие первому вызову операции.

Методы

`from_config`

Посмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создаёт слой из его конфигурации.

Этот метод является обратным к get_config, способный восстановить тот же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает связность слоёв (это обрабатывает сеть), а также веса (это обрабатывает set_weights).

Аргументы
`config`	Словарь Python, обычно результат работы get_config.

Возвращаемое значение
Экземпляр слоя.

`symbolic_call`

Посмотреть исходный код

symbolic_call(
    *args, **kwargs
)

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Conv2DTranspose