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" (по аналогии с (Zeiler et al., 2010), но на самом деле она является транспонированием (градиент) atrous_conv2d , а не фактической деконволюцией.
| 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 с тем же типом, что и input и формой [height, width, output_channels, in_channels]. Размерность filter для in_channels должна совпадать с размерностью 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 каждой размерности input. Если задано одно значение, оно дублируется в размерностях H и W. По умолчанию размерности N и C установлены в 0. Порядок размерностей определяется значением data_format, см. подробности ниже. | |
padding | Либо string"SAME"or"VALID"indicating the type of padding algorithm to use, or a list indicating the explicit paddings at the start and end of each dimension. When explicit padding is used and data_format is"NHWC", this should be in the form[[0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]]. When explicit padding used and data_format is"NCHW", this should be in the form[[0, 0], [0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]]. </td> </tr><tr> <td>формат_данных</td> <td> A string. 'NHWC' and 'NCHW' are supported. </td> </tr><tr> <td>dilations</td> <td> An int or list ofцелые_числаthat has length1,2or4, defaults to 1. The dilation factor for each dimension ofвход. If a single value is given it is replicated in theHandWdimension. By default theNandCdimensions are set to 1. If set to k > 1, there will be k-1 skipped cells between each filter element on that dimension. The dimension order is determined by the value ofформат_данных, see above for details. Dilations in the batch and depth dimensions if a 4-d tensor must be 1. </td> </tr><tr> <td>`имя` | Необязательное имя возвращаемого тензора. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Tensor с тем же типом, что и input. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если глубина входных/выходных данных не соответствует форме filter, или если значение padding отличается от 'VALID' или 'SAME'. |
Ссылки:
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/r2.4/api_docs/python/tf/nn/conv2d_transpose
