tf.nn.conv_transpose

Транспонирование convolution.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.nn.conv_transpose

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

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

Аргументы
`input`	N+2-мерный `Tensor` формы `[batch_size] + input_spatial_shape + [in_channels]` если data_format не начинается с "NC" (по умолчанию), или `[batch_size, in_channels] + input_spatial_shape` если data_format начинается с "NC". Он должен быть одного из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`.
`filters`	N+2-мерный `Tensor` того же типа, что и `input` и формы `spatial_filter_shape + [in_channels, out_channels]`.
`output_shape`	1-мерный `Tensor` , представляющий форму вывода операции деконволюции.
`strides`	Целое число или список `ints` длиной `1`, `N` или `N+2`. Шаг скользящего окна для каждого измерения `input`. Если задано одно значение, оно дублируется в пространственных измерениях. 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. Смотрите раздел «Возвращаемые значения» в `tf.nn.convolution` для получения подробностей.
`data_format`	Строка или None. Указывает, является ли измерение канала `input` и вывода последним измерением (по умолчанию, или если `data_format` не начинается с "NC"), или вторым измерением (если `data_format` начинается с "NC"). Для N=1 допустимые значения — "NWC" (по умолчанию) и "NCW". Для N=2 допустимые значения — "NHWC" (по умолчанию) и "NCHW". Для N=3 допустимые значения — "NDHWC" (по умолчанию) и "NCDHW".
`dilations`	Целое число или список `ints` длиной `1`, `N` или `N+2`, по умолчанию 1. Коэффициент расширения для каждого измерения `input`. Если задано одно значение, оно дублируется в пространственных измерениях. По умолчанию измерения `N` и `C` устанавливаются в 1. Если задано k > 1, между каждым элементом фильтра в этом измерении будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением `data_format`, см. выше для получения подробностей.
`name`	Имя операции (необязательно). Если не указано, используется "conv_transpose".

Возвращаемые значения
A `Tensor` того же типа, что и `value`.

Ссылки:

Свёрточные 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/conv_transpose