tf.contrib.layers.conv3d_transpose

Добавляет слой свёртки 3D с транспонированием с опциональным слоем пакетной нормализации.

tf.contrib.layers.conv3d_transpose(
    inputs, num_outputs, kernel_size, stride=1, padding='SAME',
    data_format=DATA_FORMAT_NDHWC, 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, названную weights, представляющую ядро, которое свёртывается с входом. Если batch_norm_params равно None, к результату операции добавляется вторая переменная, названная 'biases'. Args: inputs: 5-мерный Tensor типа float и формы [batch, depth, height, width, in_channels] для NDHWC формата данных или [batch, in_channels, depth, height, width] для NCDHW формата данных. num_outputs: Целое число, количество выходных фильтров. kernel_size: Список длиной 3, содержащий [глубина_ядра, высота_ядра, ширина_ядра] фильтров. Может быть целым числом, если оба значения одинаковы. stride: Список длиной 3: [шаг_глубины, 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. NDHWC (по умолчанию) и NCDHW поддерживаются. activation_fn: Функция активации. По умолчанию используется функция ReLU. Явно задайте её в None, чтобы пропустить и сохранить линейную активацию. normalizer_fn: Функция нормализации для использования вместо biases. Если normalizer_fn предоставлено, biases_initializer и biases_regularizer игнорируются, и biases не создаются и не добавляются. По умолчанию установлено в None для отсутствия функции нормализации normalizer_params: Параметры функции нормализации. weights_initializer: Инициализатор весов. weights_regularizer: Необязательный регуляризатор весов. biases_initializer: Инициализатор смещений. Если None, пропускаются смещения. biases_regularizer: Необязательный регуляризатор смещений. reuse: Должны ли слой и его переменные повторно использоваться. Для повторного использования необходимо указать область видимости слоя. variables_collections: Необязательный список коллекций для всех переменных или словарь, содержащий разные списки коллекций для каждой переменной. outputs_collections: Коллекция для добавления выходных данных. trainable: Должны ли переменные быть обучаемыми или нет. scope: Необязательная область видимости для variable_scope.