tf.compat.v1.nn.conv3d_transpose

Транспонирование conv3d.

tf.compat.v1.nn.conv3d_transpose(
    value, filter=None, output_shape=None, strides=None, padding='SAME',
    data_format='NDHWC', name=None, input=None, filters=None, dilations=None
)

Эта операция иногда называется "деконволюцией" (Zeiler et al., 2010), но на самом деле это транспонирование (градиент) conv3d , а не фактическая деконволюция.

Аргументы
`value`	5-мерный `Tensor` типа `float` и формы `[batch, depth, height, width, in_channels]`.
`filter`	5-мерный `Tensor` с тем же типом, что и `value` и формой `[depth, height, width, output_channels, in_channels]`. Размерность `filter` по `in_channels` должна совпадать с размерностью `value`.
`output_shape`	1-мерный `Tensor`, представляющий форму выходных данных операции деконволюции.
`strides`	Список целых чисел. Шаг скользящего окна для каждой размерности входного тензора.
`padding`	Строка, либо `'VALID'` либо `'SAME'`. Алгоритм заполнения. Подробнее см. в разделе "Возвращает" в `tf.nn.convolution`.
`data_format`	Строка, либо `'NDHWC'` либо `'NCDHW` , определяющая расположение входных и выходных тензоров. По умолчанию `'NDHWC'`.
`name`	Необязательное имя возвращаемого тензора.
`input`	Псевдоним для значения.
`filters`	Псевдоним для фильтра.
`dilations`	Целое число или список `ints` длиной `1`, `3` или `5`, по умолчанию 1. Коэффициент расширения для каждой размерности тензора `input`. Если задано одно значение, оно повторяется в размерностях `D`, `H` и `W`. По умолчанию размерности `N` и `C` устанавливаются в 1. Если установлено значение k > 1, между каждым элементом фильтра в этой размерности будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок размерностей определяется значением `data_format`, подробности см. выше. Расширения по размерностям "пакет" и "глубина" для 5-мерного тензора должны быть 1.

Возвращает
`Tensor` с тем же типом, что и `value`.

Исключения
`ValueError`	Если глубина входных/выходных данных не совпадает с формой `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/conv3d_transpose