TensorFlow函数:tf.nn.conv2d_transpose

tf.nn.conv2d_transpose函数

tf.nn.conv2d_transpose(
    value,
    filter,
    output_shape,
    strides,
    padding='SAME',
    data_format='NHWC',
    name=None
)

定义在:tensorflow/python/ops/nn_ops.py.

请参阅指南:图层(contrib)>建立神经网络层的高级操作

conv2d的转置.

在Deconvolutional Networks之后,此操作有时称为“反卷积” ,但实际上是conv2d的转置(梯度)而不是实际的反卷积.

参数:

  • value:一个float类型的4-d Tensor,对于NHWC数据格式形状为[batch, height, width, in_channels],或对于NCHW数据格式形状为[batch, in_channels, height, width].
  • filter:与value具有相同类型的4-D Tensor,并且形状为[height, width, output_channels, in_channels];filter的in_channels维度必须与value的相匹配.
  • output_shape:1-D Tensor表示反卷积操作的输出形状.
  • strides:一个整数列表,输入张量的每个维度的滑动窗口的步幅.
  • padding:一个字符串,可以是'VALID'或者'SAME';填充算法.
  • data_format:一个字符串,支持'NHWC'和'NCHW'.
  • name:返回张量的可选名称.

返回:

一个与value相同的Tensor.

可能引发异常:

  • ValueError:如果输入/输出深度与filter形状不匹配,或填充不是'VALID'或者'SAME'.


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