tf.keras.ops.conv_transpose
Общая N-мерная транспонированная свёртка.
tf.keras.ops.conv_transpose(
inputs,
kernel,
strides,
padding='valid',
output_padding=None,
data_format=None,
dilation_rate=1
)
Также известна как деконволюция. Эта операция поддерживает свёртки 1D, 2D и 3D.
| Аргументы | |
|---|---|
inputs | Тензор ранга N+2. inputs имеет форму (batch_size,) + inputs_spatial_shape + (num_channels,), если data_format="channels_last", или (batch_size, num_channels) + inputs_spatial_shape, если data_format="channels_first". |
kernel | Тензор ранга N+2. kernel имеет форму [kernel_spatial_shape, num_output_channels, num_input_channels], num_input_channels должно соответствовать количеству каналов в inputs. |
strides | Целое число или кортеж/список целых чисел из len(inputs_spatial_shape), задающий шаг свёртки вдоль каждого пространственного измерения. Если strides — целое число, то для всех пространственных измерений используется одинаковое значение strides. |
padding | Строка: "valid" или "same". "valid" означает, что дополнение не применяется, а "same" равномерно дополняет входные данные слева/справа или сверху/снизу так, чтобы высота/ширина выходных данных совпадала с высотой/шириной входных данных при strides=1. |
output_padding | Целое число или кортеж/список целых чисел из len(inputs_spatial_shape), задающий размер дополнения вдоль высоты и ширины выходного тензора. Одно целое число задаёт одинаковое значение для всех пространственных измерений. Размер дополнения выходных данных вдоль заданного измерения должен быть меньше шага вдоль этого же измерения. Если задано значение None (по умолчанию), форма выходных данных определяется автоматически. |
data_format | Строка: "channels_last" или "channels_first". data_format определяет порядок измерений во входных данных. Если data_format="channels_last", inputs имеет форму (batch_size, ..., channels), а если data_format="channels_first", inputs имеет форму (batch_size, channels, ...). |
dilation_rate | Целое число или кортеж/список целых чисел из len(inputs_spatial_shape), задающий коэффициент разрежения для разреженной свёртки. Если dilation_rate — целое число, то для всех пространственных измерений используется одинаковое значение dilation_rate. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| Тензор ранга N+2 — результат операции свёртки. |
© 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/ops/conv_transpose
