Эта операция иногда называется "деконволюцией" (Zeiler et al., 2010), но на самом деле это транспонирование (градиент) операции atrous_conv2d, а не фактическая деконволюция.
Аргументы
value
4-мерный Tensor типа float. Он должен быть в формате по умолчанию NHWC. Его форма — [batch, in_height, in_width, in_channels].
filters
4-мерный Tensor с тем же типом, что и value, и формой [filter_height, filter_width, out_channels, in_channels]. Размерность filtersin_channels должна совпадать с размерностью value. Атропная свертка эквивалентна стандартной свертке с увеличенными фильтрами с эффективной высотой filter_height + (filter_height - 1) * (rate - 1) и эффективной шириной filter_width + (filter_width - 1) * (rate - 1), полученной путем вставки rate - 1 нулей вдоль последовательных элементов по пространственным измерениям filters.
output_shape
1-мерный Tensor формы, представляющей выходную форму операции деконволюции, в виде [batch, out_height, out_width, out_channels].
rate
Положительное целое число int32. Шаг, с которым мы сэмплируем входные значения по измерениям height и width. Эквивалентно, скорость, с которой мы увеличиваем масштаб значений фильтра, вставляя нули вдоль измерений height и width. В литературе тот же параметр иногда называется input stride или dilation.
padding
Строка, либо 'VALID', либо 'SAME'. Алгоритм заполнения. Смотрите здесь для получения дополнительной информации.
name
Необязательное имя возвращаемого тензора.
Возвращаемое значение
Tensor с тем же типом, что и value.
Исключения
ValueError
Если глубина входа/выхода не соответствует форме filters, или если padding отличается от 'VALID' или 'SAME', или если rate меньше единицы, или если output_shape не является тензором с 4 элементами.
