tf.compat.v1.layers.conv2d_transpose

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

tf.compat.v1.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 свёртках обычно возникает из-за желания использовать преобразование, направленное в противоположном направлении обычной свёртки, т.е. из чего-то, имеющего форму выходного значения какой-либо свёртки, в нечто, имеющее форму её входного значения, при одновременном сохранении шаблона связей, совместимого с данной свёрткой.

Аргументы
`inputs`	Входной тензор.
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (т.е. количество фильтров в свёртке).
`kernel_size`	Кортеж или список из 2 положительных целых чисел, определяющих пространственные размеры фильтров. Может быть одним целым числом для указания одного и того же значения для всех пространственных измерений.
`strides`	Кортеж или список из 2 положительных целых чисел, определяющих шаги свёртки. Может быть одним целым числом для указания 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 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 значение `None`, чтобы сохранить линейную активацию.
`use_bias`	Булево значение, использует ли слой смещение.
`kernel_initializer`	Инициализатор для ядра свёртки.
`bias_initializer`	Инициализатор для вектора смещения. Если `None`, будет использован инициализатор по умолчанию.
`kernel_regularizer`	Необязательный регуляризатор для ядра свёртки.
`bias_regularizer`	Необязательный регуляризатор для вектора смещения.
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для выходных данных.
`kernel_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к ядру после обновления с помощью `Optimizer` (например, используется для реализации ограничений по норме или значениям для весов слоя). Функция должна принимать в качестве входного значения непроектируемую переменную и возвращать проектируемую переменную (которая должна иметь ту 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 графов `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES` (см. `tf.Variable`).
`name`	Строка, имя слоя.
`reuse`	Булево значение, следует ли повторно использовать веса предыдущего слоя с тем же именем.

Возвращает
Выходной тензор.

Возможные исключения
`ValueError`	если включено выполнение в режиме eager.

© 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/r2.3/api_docs/python/tf/compat/v1/layers/conv2d_transpose