tf.nn.atrous_conv2d_transpose
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Транспонирование atrous_conv2d.
tf.nn.atrous_conv2d_transpose(
value, filters, output_shape, rate, padding, name=None
)
Эта операция иногда называется "деконволюцией" (Zeiler et al., 2010), но на самом деле является транспонированием (градиентом) atrous_conv2d , а не фактической деконволюцией.
| Аргументы | |
|---|---|
value | 4-мерный Tensor типа float. Он должен быть в стандартном формате NHWC. Его форма [batch, in_height, in_width, in_channels]. |
filters | 4-мерный Tensor с тем же типом, что и value и формой [filter_height, filter_width, out_channels, in_channels]. filters in_channels размерность должна совпадать с размерностью value. Атропная свёртка эквивалентна стандартной свёртке с масштабированными фильтрами с эффективной высотой filter_height + (filter_height - 1) * (rate - 1) и эффективной шириной filter_width + (filter_width - 1) * (rate - 1), полученными путём вставки rate - 1 нулей вдоль последовательных элементов по filters пространственным измерениям. |
output_shape | 1-мерный Tensor формы, представляющей форму выходного тензора операции деконволюции, в виде [batch, out_height, out_width, out_channels]. |
rate | Положительное целое число int32. Шаг, с которым мы выбираем значения входных данных по height и width измерениям. Эквивалентно, скорость, с которой мы масштабируем значения фильтра, вставляя нули по height и width измерениям. В литературе тот же параметр иногда называется input stride или dilation. |
padding | Строка, либо 'VALID' , либо 'SAME'. Алгоритм заполнения. Смотрите здесь для получения дополнительной информации. |
name | Необязательное имя возвращаемого тензора. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Тензор Tensor с тем же типом, что и value. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если глубина входа/выхода не соответствует форме filters, или если заполнение отличается от 'VALID' или 'SAME', или если rate меньше единицы, или если форма выходного тензора не содержит 4 элементов. |
Ссылки:
Свёртки деконволюции: Zeiler et al., 2010 (pdf)
© 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/nn/atrous_conv2d_transpose
