tf.compat.v1.layers.conv2d_transpose

Функциональный интерфейс для слоя транспонированного 2D свертки.

tf.compat.v1.layers.conv2d_transpose(
    inputs,
    filters,
    kernel_size,
    strides=(1, 1),
    padding='valid',
    data_format='channels_last',
    activation=None,
    use_bias=True,
    kernel_initializer=None,
    bias_initializer=tf.compat.v1.zeros_initializer(),
    kernel_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None,
    bias_constraint=None,
    trainable=True,
    name=None,
    reuse=None
)

Переход на TF2

Этот API является устаревшим API, совместимым только с выполнением eager и tf.function, если вы объедините его с tf.compat.v1.keras.utils.track_tf1_style_variables

Обратитесь к разделу сопоставления моделей tf.layers в руководстве по миграции https://www.tensorflow.org/guide/migrate/model_mapping, чтобы узнать, как использовать вашу модель TensorFlow v1 в TF2 с Keras.

Соответствующий слой TensorFlow v2 — tf.keras.layers.Conv2DTranspose.

Структурное сопоставление с native TF2

Ни одно из поддерживаемых аргументов не изменило своё имя.

До:

y = tf.compat.v1.layers.conv2d_transpose(x, filters=3, kernel_size=3)

После:

Для миграции кода, использующего функциональные слои TF1, используйте Функциональный API Keras:

x = tf.keras.Input((28, 28, 1))
y = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(filters=3, kernels_size=3)(x)
model = tf.keras.Model(x, y)

Описание

Необходимость в транспонированных свертках обычно возникает из-за стремления использовать преобразование, направленное в противоположном направлении обычной свертки, т. е. из чего-то, имеющего форму выходных данных какой-либо свертки, во что-то, имеющее форму её входных данных, при сохранении шаблона связей, совместимого с указанной сверткой.

Аргументы
`inputs`	Входной тензор.
`filters`	Целое число, размерность выходного пространства (т. е. количество фильтров в свертке).
`kernel_size`	Кортеж или список из 2 положительных целых чисел, определяющих пространственные размеры фильтров. Может быть одним целым числом для задания одного значения для всех пространственных измерений.
`strides`	Кортеж или список из 2 положительных целых чисел, определяющих шаги свертки. Может быть одним целым числом для задания одного значения для всех пространственных измерений.
`padding`	Одно из `"valid"` или `"same"` (регистр не имеет значения). `"valid"` означает отсутствие заполнения. `"same"` приводит к равномерному дополнению слева/справа или сверху/снизу входных данных таким образом, чтобы высота/ширина выходных данных совпадали с высотой/шириной входных данных.
`data_format`	Строка, одна из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений во входных данных. `channels_last` соответствует входным данным с формой `(batch, height, width, channels)`, а `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch, channels, height, width)`.
`activation`	Функция активации. Установите её в `None` для сохранения линейной активации.
`use_bias`	Булево значение, использует ли слой смещение.
`kernel_initializer`	Инициализатор для ядра свертки.
`bias_initializer`	Инициализатор для вектора смещения. Если `None`, будет использован инициализатор по умолчанию.
`kernel_regularizer`	Необязательный регуляризатор для ядра свертки.
`bias_regularizer`	Необязательный регуляризатор для вектора смещения.
`activity_regularizer`	Необязательная функция регуляризации для вывода.
`kernel_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к ядру после обновления её `Optimizer` (например, используется для реализации ограничений нормы или ограничений значений для весов слоя). Функция должна принимать в качестве входных данных непроектируемую переменную и должна возвращать спроектированную переменную (которая должна иметь ту же форму). Ограничения небезопасны при асинхронном распределённом обучении.
`bias_constraint`	Необязательная функция проекции, применяемая к смещению после обновления его `Optimizer`.
`trainable`	Булево значение, если `True` также добавляет переменные в коллекцию графа `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES` (см. `tf.Variable`).
`name`	Строка, имя слоя.
`reuse`	Булево значение, повторно использовать ли веса предыдущего слоя с тем же именем.

Возвращает
Выходной тензор.

Возбуждает
`ValueError`	если выполняется eager execution.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/layers/conv2d_transpose