tf.nn.conv2d_transpose

Транспонированное значение conv2d.

tf.nn.conv2d_transpose(
    input,
    filters,
    output_shape,
    strides,
    padding='SAME',
    data_format='NHWC',
    dilations=None,
    name=None
)

Эта операция иногда называется «деконволюцией» (Zeiler et al., 2010), но на самом деле она представляет собой транспонирование (градиент) atrous_conv2d, а не собственно деконволюцию.

Аргументы
`input`	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`.
`filters`	4-мерный `Tensor` того же типа, что и `input`, и формы `[height, width, output_channels, in_channels]`. Размерность `in_channels` у `filter` должна совпадать с размерностью `input`.
`output_shape`	1-мерный `Tensor`, представляющий форму выходных данных операции деконволюции.
`strides`	Целое число или список из `ints` длиной `1`, `2` или `4`. Шаг скользящего окна для каждой размерности `input`. Если задано одно значение, оно дублируется для размерностей `H` и `W`. По умолчанию размерности `N` и `C` равны 0. Порядок размерностей определяется значением `data_format`; подробности см. ниже.
`padding`	Либо `string` `"SAME"` или `"VALID"`, указывающее тип используемого алгоритма дополнения, либо список, задающий явные дополнения в начале и конце каждой размерности. Дополнительную информацию см. здесь. При явном дополнении и значении data_format `"NHWC"` формат должен быть следующим: `[[0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]]`. При явном дополнении и значении data_format `"NCHW"` формат должен быть следующим: `[[0, 0], [0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]]`.
`data_format`	Строка. Поддерживаются значения 'NHWC' и 'NCHW'.
`dilations`	Целое число или список из `ints` длиной `1`, `2` или `4`; по умолчанию — 1. Коэффициент дилатации для каждой размерности `input`. Если задано одно значение, оно дублируется для размерностей `H` и `W`. По умолчанию размерности `N` и `C` равны 1. Если задано значение k > 1, между каждым элементом фильтра в этой размерности будет пропущено k-1 ячеек. Порядок размерностей определяется значением `data_format`; подробности см. выше. Для 4-мерного тензора коэффициент дилатации по размерностям пакета и глубины должен быть равен 1.
`name`	Необязательное имя возвращаемого тензора.

Возвращает
`Tensor` того же типа, что и `input`.

Вызывает исключения
`ValueError`	Если глубина входных и выходных данных не соответствует форме `filter` или если дополнение отличается от `'VALID'` или `'SAME'`.

Ссылки
Сети деконволюции: Zeiler et al., 2010 (PDF)

© 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/nn/conv2d_transpose