tf.contrib.layers.conv2d_transpose

Добавляет слой свёртки 2d с транспонированием с опциональным слоем пакетной нормализации.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

`tf.contrib.layers.convolution2d_transpose`

tf.contrib.layers.conv2d_transpose(
    inputs, num_outputs, kernel_size, stride=1, padding='SAME',
    data_format=DATA_FORMAT_NHWC, activation_fn=tf.nn.relu, normalizer_fn=None,
    normalizer_params=None, weights_initializer=initializers.xavier_initializer(),
    weights_regularizer=None, biases_initializer=tf.zeros_initializer(),
    biases_regularizer=None, reuse=None, variables_collections=None,
    outputs_collections=None, trainable=True, scope=None
)

Функция создаёт переменную, называемую weights, представляющую ядро, которое свёртывается с входом. Если normalizer_fn равно None, к результату операции добавляется вторая переменная, называемая «смещения».

Аргументы
`inputs`	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`.
`num_outputs`	Целое число, количество выходных фильтров.
`kernel_size`	Список длины 2, содержащий [высота ядра, ширина ядра] фильтров. Может быть целым числом, если оба значения одинаковы.
`stride`	Список длины 2: [шаг высоты, шаг ширины]. Может быть целым числом, если оба шага одинаковы. Обратите внимание, что в настоящее время оба шага должны иметь одинаковое значение.
`padding`	Одно из 'VALID' или 'SAME'.
`data_format`	Строка. Поддерживаются `NHWC` (по умолчанию) и `NCHW`.
`activation_fn`	Функция активации. По умолчанию используется функция ReLU. Явно задайте её значение None, чтобы пропустить и сохранить линейную активацию.
`normalizer_fn`	Функция нормализации для использования вместо `biases`. Если `normalizer_fn` задана, то `biases_initializer` и `biases_regularizer` игнорируются и `biases` не создаются и не добавляются. Значение по умолчанию - None для отсутствия функции нормализации.
`normalizer_params`	Параметры функции нормализации.
`weights_initializer`	Инициализатор весов.
`weights_regularizer`	Необязательный регуляризатор для весов.
`biases_initializer`	Инициализатор смещений. Если None, смещения пропускаются.
`biases_regularizer`	Необязательный регуляризатор для смещений.
`reuse`	Следует ли повторно использовать слой и его переменные. Для повторного использования необходимо задать область видимости слоя.
`variables_collections`	Необязательный список коллекций для всех переменных или словарь, содержащий различные списки коллекций для каждой переменной.
`outputs_collections`	Коллекция для добавления выходных данных.
`trainable`	Следует ли переменным быть обученимыми или нет.
`scope`	Необязательная область видимости для variable_scope.

Возвращаемое значение
Тензор, представляющий результат операции.

Исключения
`ValueError`	Если 'kernel_size' не является списком длины 2.
`ValueError`	Если `data_format` не является ни `NHWC`, ни `NCHW`.
`ValueError`	Если размерность `C` для `inputs` равна None.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/layers/conv2d_transpose