Эта операция иногда называется "деконволюцией" (Zeiler et al., 2010), но на самом деле является транспонированием (градиентом) conv1d, а не фактической деконволюцией.
Аргументы
input
3-мерный Tensor типа float и формы [batch, in_width, in_channels] для формата данных NWC или [batch, in_channels, in_width] для формата данных NCW.
filters
3-мерный Tensor того же типа, что и input, и формы [filter_width, output_channels, in_channels]. Размерность filter по in_channels должна совпадать с размерностью input.
output_shape
1-мерный Tensor, содержащий три элемента, представляющие форму выходных данных операции деконволюции.
strides
Целое число или список ints длиной 1 или 3. Количество элементов, на которое фильтр сдвигается вправо на каждом шаге.
padding
Строка, либо 'VALID', либо 'SAME'. Алгоритм заполнения. См. здесь для получения дополнительной информации.
data_format
Строка. Поддерживаются 'NWC' и 'NCW'.
dilations
Целое число или список ints длиной 1 или 3, по умолчанию 1. Коэффициент расширения для каждой размерности входных данных. Если задано k > 1, между каждым элементом фильтра по этой размерности будет k-1 пропущенных ячеек. Расширения по размерностям пакетных и глубинных данных должны быть равны 1.
name
Необязательное имя возвращаемого тензора.
Возвращаемые значения
Tensor того же типа, что и input.
Исключения
ValueError
Если глубина входных/выходных данных не соответствует форме filter, если output_shape не является 3-элементным вектором, если padding отличается от 'VALID' или 'SAME', или если data_format недействительно.
