tf.nn.conv3d_transpose
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Транспонированная матрица 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 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]. Размерность filter у in_channels должна совпадать с размерностью input. |
output_shape | 1-мерный Tensor, представляющий форму выходных данных операции деконволюции. |
strides | Целое число или список ints, длина которого составляет 1, 3 или 5. Шаг скользящего окна для каждой размерности input. Если задано одно значение, оно дублируется в D, H и W размерностях. По умолчанию размерности N и C устанавливаются в 0. Порядок размерностей определяется значением data_format, подробности см. ниже. |
padding | Строка, либо 'VALID' либо 'SAME'. Алгоритм заполнения. Дополнительную информацию см. здесь. |
data_format | Строка. Поддерживаются 'NDHWC' и 'NCDHW'. |
dilations | Целое число или список ints, длина которого составляет 1, 3 или 5, по умолчанию равно 1. Коэффициент расширения для каждой размерности input. Если задано одно значение, оно дублируется в D, H и W размерностях. По умолчанию размерности N и C установлены в 1. Если установлено значение k > 1, между каждым элементом фильтра в этой размерности будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок размерностей определяется значением data_format, подробности см. выше. Коэффициенты расширения в размерностях партии и глубины для 5-мерного тензора должны быть равны 1. |
name | Необязательное имя возвращаемого тензора. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
A Tensor с тем же типом, что и input. |
Ссылки:
Сеть деконволюций: 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/conv3d_transpose