TensorFlow函数教程:tf.nn.conv3d_transpose

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2018-12-13

tf.nn.conv3d_transpose函数

tf.nn.conv3d_transpose(
    value,
    filter,
    output_shape,
    strides,
    padding='SAME',
    data_format='NDHWC',
    name=None
)

定义在:tensorflow/python/ops/nn_ops.py.

请参阅指南:神经网络>卷积运算

conv3d的转置.

Deconvolutional Networks之后,此操作有时称为“反卷积” ,但实际上是conv3d的转置(梯度)而不是实际的反卷积.

参数:

  • value:float类型的5-D Tensor,形状[batch, depth, height, width, in_channels].
  • filter:与value具有相同类型的5-D Tensor,形状[depth, 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,'VALID'或者'SAME';填充算法.
  • data_format:一个字符串,‘NDHWC’或者‘NCDHW’,指定输入和输出张量的布局;默认为'NDHWC'.
  • name:返回张量的可选名称.

返回:

一个Tensor,与value具有相同的类型.

可能引发的异常:

  • 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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