tf.nn.conv2d_transpose
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Транспонирование conv2d.
tf.nn.conv2d_transpose(
input, filters, output_shape, strides, padding='SAME', data_format='NHWC',
dilations=None, name=None
)
Эта операция иногда называется "деконволюцией" (Zeiler et al., 2010), но на самом деле представляет собой транспонирование (градиент) atrous_conv2d , а не фактическую деконволюцию.
| Аргументы | |
|---|---|
input | 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. |
filters | 4-мерный Tensor того же типа, что и input, и формы [height, width, output_channels, in_channels]. Размеры in_channels у filter должны совпадать с размерами input. |
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 указано одно значение, оно дублируется в измерениях H и W. По умолчанию измерения N и C устанавливаются в 0. Порядок измерений определяется значением data_format, см. подробности ниже. |
padding | Строка, либо 'VALID' , либо 'SAME'. Алгоритм заполнения. См. раздел "Возвращаемое значение" в tf.nn.convolution для подробностей. |
data_format | Строка. Поддерживаются 'NHWC' и 'NCHW'. |
dilations | Целое число или список ints длиной 1, 2 или 4, по умолчанию 1. Коэффициент расширения для каждого измерения input. Если указано одно значение, оно дублируется в измерениях H и W. По умолчанию измерения N и C устанавливаются в 1. Если установлено значение k > 1, между каждым элементом фильтра в этом измерении будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format, см. выше для подробностей. Расширения в измерениях пакет и глубина для 4-мерного тензора должны быть равны 1. |
name | Необязательное имя для возвращаемого тензора. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Tensor того же типа, что и input. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если глубина входных/выходных данных не соответствует форме filter, или если padding отличается от 'VALID' или 'SAME'. |
Ссылки:
Сети деконволюции: 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/nn/conv2d_transpose
