tf.layers.Conv2DTranspose
Слой транспонированного 2D свертки (иногда называемый 2D деконволюцией).
Наследуется от: Conv2DTranspose, Layer
tf.layers.Conv2DTranspose(
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,
**kwargs
)
Потребность в транспонированных свертках обычно возникает из-за желания использовать преобразование, идущее в противоположном направлении нормальной свертки, то есть из чего-то, имеющего форму выходного сигнала некоторой свертки, во что-то, имеющее форму его входных данных, сохраняя при этом шаблон связей, совместимый с упомянутой сверткой.
| Аргументы | |
|---|---|
filters | Целое число, размерность выходного пространства (то есть количество фильтров в свертке). |
kernel_size | Кортеж или список из 2 положительных целых чисел, определяющих пространственные размеры фильтров. Может быть одиночным 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 одиночным целым числом для задания одного и того же значения для всех пространственных измерений. |
padding | одно из "valid" или "same" (регистр не учитывается). |
data_format | Строка, одно из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок измерений на входах. 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 в None, чтобы сохранить линейную активацию. |
use_bias | Булево значение, использует ли слой смещение. |
kernel_initializer | Инициализатор ядра свертки. |
bias_initializer | Инициализатор вектора смещения. Если None, будет использован инициализатор по умолчанию. |
kernel_regularizer | Необязательный регуляризатор для ядра свертки. |
bias_regularizer | Необязательный регуляризатор для вектора смещения. |
activity_regularizer | Необязательная функция регуляризации для вывода. |
kernel_constraint | Необязательная функция проекции, применяемая к ядру после обновления операцией Optimizer (например, используется для реализации ограничений нормы или ограничений значений для весов слоя). Функция должна принимать в качестве входного значения непроектируемую переменную и возвращать проектируемую переменную (которая должна иметь такую же форму). Ограничения небезопасны при асинхронном распределенном обучении. |
bias_constraint | Необязательная функция проекции, применяемая к смещению после обновления операцией Optimizer. |
trainable | Булево значение, если True также добавляет переменные в коллекцию графа GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES (см. tf.Variable). |
name | Строка, имя слоя. |
| Атрибуты | |
|---|---|
graph | ДЕПРЕКАТИРОВАННАЯ ФУНКЦИЯ |
scope_name | |
© 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/Conv2DTranspose