tf.nn.conv3d_transpose

Транспонированная операция conv3d.

tf.nn.conv3d_transpose(
    input,
    filters,
    output_shape,
    strides,
    padding='SAME',
    data_format='NDHWC',
    dilations=None,
    name=None
)

Эту операцию иногда называют «деконволюцией» (Zeiler et al., 2010), но на самом деле это транспонированная операция (градиент) conv3d, а не настоящая деконволюция.

Аргументы
`input`	5-мерный `Tensor` типа `float` и формы `[batch, depth, height, width, in_channels]` для формата данных `NDHWC` или `[batch, in_channels, depth, height, width]` для формата данных `NCDHW`.
`filters`	5-мерный `Tensor` того же типа, что и `input`, и формы `[depth, height, width, output_channels, in_channels]`. Размерность `filter` `in_channels` должна совпадать с размерностью `input`.
`output_shape`	Одномерный `Tensor`, представляющий форму выходных данных операции деконволюции.
`strides`	Целое число или список из `ints` длиной `1`, `3` или `5`. Шаг скользящего окна для каждого измерения `input`. Если задано одно значение, оно применяется для измерений `D`, `H` и `W`. По умолчанию измерения `N` и `C` равны 0. Порядок измерений определяется значением `data_format`; подробности см. ниже.
`padding`	Строка: `'VALID'` или `'SAME'`. Алгоритм дополнения. Дополнительные сведения см. здесь.
`data_format`	Строка. Поддерживаются 'NDHWC' и 'NCDHW'.
`dilations`	Целое число или список из `ints` длиной `1`, `3` или `5`; по умолчанию равно 1. Коэффициент дилатации для каждого измерения `input`. Если задано одно значение, оно применяется для измерений `D`, `H` и `W`. По умолчанию измерения `N` и `C` равны 1. Если задано значение k > 1, между соседними элементами фильтра в этом измерении будет пропущено k-1 ячеек. Порядок измерений определяется значением `data_format`; подробности см. выше. Для 5-мерного тензора коэффициенты дилатации в измерениях пакета и глубины должны быть равны 1.
`name`	Необязательное имя возвращаемого тензора.

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

Ссылки
Deconvolutional Networks: 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/conv3d_transpose