tf.compat.v1.nn.conv3d_transpose

Транспонированная матрица 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 она является транспонированной (градиентной) операцией conv3d , а не собственно деконволюцией.

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]`. Размеры `filter` измерения должны совпадать с размерами измерения `value`.
`output_shape`	1-мерный `Tensor` , представляющий форму выходного тензора операции деконволюции.
`strides`	Список целых чисел. Шаг скользящего окна для каждого измерения входного тензора.
`padding`	Строка, либо `'VALID'` , либо `'SAME'`. Алгоритм заполнения. Подробнее см. раздел "Возвращаемое значение" 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 значения.
`filters`	Псевдоним фильтра.
`dilations`	Целое число или список `ints` длиной `1`, `3` или `5`, по умолчанию 1. Коэффициент расширения для каждого измерения тензора `input`. Если задано единственное значение, оно дублируется в `D`, `H` и `W` измерении. По умолчанию `N` и `C` измерения 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. В измерениях партии и глубины, если используется 5-мерный тензор, расширение должно быть 1.

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

Исключения
`ValueError`	Если глубина входа/выхода не соответствует форме `filter` или если padding не равен `'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/r2.4/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/conv3d_transpose