tf.nn.conv3d_transpose

Транспонирование conv3d.

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

Эта операция иногда называется "деконволюцией" (Zeiler et al., 2010), но на самом деле она представляет собой транспонирование (градиент) conv3d, а не фактическую деконволюцию.

Аргументы
`input`	5-мерный `Tensor` типа `float` и формы `[batch, depth, height, width, in_channels]` для формата данных `NDHWC` или `[batch, in_channels, depth, height, width]` для формата данных `NCDHW`.
`filters`	5-мерный `Tensor` с тем же типом, что и `input`, и формой `[depth, 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`, длина которого равна `1`, `3` или `5`. Шаг скользящего окна для каждого измерения `input`. Если задано одно значение, оно дублируется в измерениях `D`, `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'`, либо `'SAME'`. Алгоритм заполнения. См. раздел "Возвращаемое значение" в `tf.nn.convolution` для получения подробностей.
`data_format`	Строка. Поддерживаются 'NDHWC' и 'NCDHW'.
`dilations`	Целое число или список `ints`, длина которого равна `1`, `3` или `5`, по умолчанию 1. Коэффициент расширения для каждого измерения `input`. Если задано одно значение, оно дублируется в измерениях `D`, `H` и `W`. По умолчанию измерения `N` и `C` установлены в 1. Если значение установлено в k > 1, между каждым элементом фильтра в этом измерении будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением `data_format`, см. подробности выше. Коэффициенты расширения в измерениях пакетных и глубинных данных (если используется 5-мерный тензор) должны быть равны 1.
`name`	Необязательное имя для возвращаемого тензора.

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

Ссылки:

Сверточные 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/conv3d_transpose