tf.layers.conv2d_transpose

Функциональный интерфейс для слоя транспонированного 2D свертки. (устаревший)

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.layers.conv2d_transpose

tf.layers.conv2d_transpose(
    inputs, filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid',
    data_format='channels_last', activation=None, use_bias=True,
    kernel_initializer=None, bias_initializer=tf.zeros_initializer(),
    kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None, bias_constraint=None, trainable=True, name=None,
    reuse=None
)

Необходимость в транспонированных свертках обычно возникает из-за желания использовать преобразование в противоположном направлении обычной свертки, т. е. из чего-то, имеющего форму выходных данных какой-либо свертки, к чему-то, имеющему форму её входных данных, сохраняя при этом схему связей, совместимую с данной сверткой.

Аргументы
`inputs`	Входной тензор.
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (т. е. количество фильтров в свертке).
`kernel_size`	Кортеж или список из 2 положительных целых чисел, определяющих пространственные размеры фильтров. Может быть единственным целым числом для задания одного и того же значения для всех пространственных измерений.
`strides`	Кортеж или список из 2 положительных целых чисел, определяющих шаги свертки. Может быть единственным целым числом для задания одного и того же значения для всех пространственных измерений.
`padding`	один из `"valid"` или `"same"` (регистр не учитывается).
`data_format`	Строка, одна из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений во входных данных. `channels_last` соответствует входным данным с формой `(batch, height, width, channels)`, в то время как `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch, channels, height, width)`.
`activation`	Функция активации. Установите её в `None` для сохранения линейной активации.
`use_bias`	Булево значение, использует ли слой смещение.
`kernel_initializer`	Инициализатор для ядра свертки.
`bias_initializer`	Инициализатор для вектора смещения. Если `None`, будет использован инициализатор по умолчанию.
`kernel_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для ядра свертки.
`bias_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для вектора смещения.
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для выхода.
`kernel_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к ядру после обновления с помощью `Optimizer` (например, используется для реализации ограничений нормы или ограничений значений для весов слоёв). Функция должна принимать в качестве входных данных непроектируемую переменную и должна возвращать проектируемую переменную (которая должна иметь такую же форму). Ограничения небезопасны при асинхронном распределённом обучении.
`bias_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к смещению после обновления с помощью `Optimizer`.
`trainable`	Булево значение, если `True` также добавляет переменные в коллекцию графа `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES` (см. `tf.Variable`).
`name`	Строка, имя слоя.
`reuse`	Булево значение, повторно использовать ли веса предыдущего слоя с таким же именем.

Возвращаемое значение
Выходной тензор.

Возбуждает
`ValueError`	если выполняется жадное выполнение.

© 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/layers/conv2d_transpose