tf.compat.v1.nn.conv2d_transpose

Транспонирование conv2d.

tf.compat.v1.nn.conv2d_transpose(
    value=None, filter=None, output_shape=None, strides=None, padding='SAME',
    data_format='NHWC', name=None, input=None, filters=None, dilations=None
)

Эта операция иногда называется "деконволюцией" (Zeiler et al., 2010), но на самом деле является транспонированием (градиентом) conv2d, а не фактической деконволюцией.

Аргументы
`value`	4-мерный `Tensor` типа `float` и формы `[batch, height, width, in_channels]` для формата данных `NHWC` или `[batch, in_channels, height, width]` для формата данных `NCHW` .
`filter`	4-мерный `Tensor` с тем же типом, что и `value`, и формой `[height, width, output_channels, in_channels]`. Размерность `filter` должна совпадать с размерностью `value`.
`output_shape`	1-мерный `Tensor`, представляющий форму выходных данных операции деконволюции.
`strides`	Целое число или список `ints` длиной `1`, `2` или `4`. Шаг скользящего окна для каждого измерения `input`. Если задано одно значение, оно дублируется в измерениях `H` и `W`. По умолчанию измерения `N` и `C` установлены в 0. Порядок измерений определяется значением `data_format`, см. подробности ниже.
`padding`	Строка, либо `'VALID'` или `'SAME'`. Алгоритм заполнения. Подробности см. в разделе «Возвращаемое значение» `tf.nn.convolution`.
`data_format`	Строка. Поддерживаются 'NHWC' и 'NCHW'.
`name`	Необязательное имя возвращаемого тензора.
`input`	Псевдоним для значения.
`filters`	Псевдоним для фильтра.
`dilations`	Целое число или список `ints` длиной `1`, `2` или `4`, по умолчанию равно 1. Коэффициент расширения для каждого измерения `input`. Если задано одно значение, оно дублируется в измерениях `H` и `W`. По умолчанию измерения `N` и `C` установлены в 1. Если установлено k > 1, между каждым элементом фильтра в этом измерении будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением `data_format`, см. подробности выше. Расширения в измерениях партии и глубины для 4-мерного тензора должны быть равны 1.

Возвращаемое значение
`Tensor` с тем же типом, что и `value`.

Исключения
`ValueError`	Если глубина входных/выходных данных не соответствует форме `filter` или если заполнение отличается от `'VALID'` или `'SAME'` .

Справочная информация:

Деконволюционные сети: Zeiler et al., 2010 (pdf)

© 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/nn/conv2d_transpose