tf.keras.layers.Conv2DTranspose

Слой транспонированной свёртки (иногда называемый обратной свёрткой).

Наследуется от: Conv2D

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.Convolution2DTranspose

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.layers.Conv2DTranspose, tf.compat.v1.keras.layers.Convolution2DTranspose, `tf.compat.v2.keras.layers.Conv2DTranspose`, `tf.compat.v2.keras.layers.Convolution2DTranspose`

tf.keras.layers.Conv2DTranspose(
    filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', output_padding=None,
    data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True,
    kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros',
    kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None, bias_constraint=None, **kwargs
)

Необходимость в транспонированных свёртках обычно возникает из-за желания использовать преобразование, направленное в противоположном направлении обычной свёртки, т. е. от чего-то, имеющего форму выхода некоторой свёртки, к чему-то, имеющему форму её входа, сохраняя при этом структуру связей, совместимую с данной свёрткой.

При использовании этого слоя в качестве первого слоя в модели, укажите ключевой аргумент input_shape (кортеж целых чисел, не включая ось выборки), например, input_shape=(128, 128, 3) для 128x128 RGB изображений в data_format="channels_last".

Аргументы
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (т. е. количество выходных фильтров в свёртке).
`kernel_size`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющий высоту и ширину окна 2D-свёртки. Может быть одним целым числом для указания одинакового значения для всех пространственных измерений.
`strides`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющий шаги свёртки вдоль высоты и ширины. Может быть одним целым числом для указания одинакового значения для всех пространственных измерений. Указание любого значения шага != 1 несовместимо с указанием любого значения `dilation_rate` != 1.
`padding`	одно из `"valid"` или `"same"` (регистр не учитывается).
`output_padding`	Целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющий количество заполнения по высоте и ширине выходного тензора. Может быть одним целым числом для указания одинакового значения для всех пространственных измерений. Количество выходного заполнения вдоль данного измерения должно быть меньше, чем шаг вдоль того же измерения. Если установлено значение `None` (по умолчанию), размер выходной формы выводится.
`data_format`	Строка, одна из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений на входе. `channels_last` соответствует входным данным с формой `(batch, height, width, channels)`, а `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch, channels, height, width)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` из файла конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если вы его никогда не устанавливали, то он будет "channels_last".
`dilation_rate`	целое число или кортеж/список из 2 целых чисел, определяющий коэффициент расширения для использования расширенной свёртки. Может быть одним целым числом для указания одинакового значения для всех пространственных измерений. В настоящее время указание любого значения `dilation_rate` != 1 несовместимо с указанием любого значения шага != 1.
`activation`	Функция активации для использования. Если вы ничего не укажете, активация не применяется (т. е. активация "линейная": `a(x) = x`).
`use_bias`	Булево, использует ли слой вектор смещения.
`kernel_initializer`	Инициализатор матрицы весов `kernel`.
`bias_initializer`	Инициализатор вектора смещения.
`kernel_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к матрице весов `kernel`.
`bias_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к вектору смещения.
`activity_regularizer`	Функция регуляризации, применяемая к выходу слоя (его "активации").
`kernel_constraint`	Функция ограничения, применяемая к матрице ядра.
`bias_constraint`	Функция ограничения, применяемая к вектору смещения.

Форма входа:

4D тензор с формой: (batch, channels, rows, cols) если data_format='channels_first' или 4D тензор с формой: (batch, rows, cols, channels) если data_format='channels_last'.

Форма выхода:

4D тензор с формой: (batch, filters, new_rows, new_cols) если data_format='channels_first' или 4D тензор с формой: (batch, new_rows, new_cols, filters) если data_format='channels_last'. Значения rows и cols могут измениться из-за заполнения.

Ссылки:

© 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/keras/layers/Conv2DTranspose