num_outputs=20,kernel_size=3,stride=4)de_weight=tf.get_variable('de_weight',shape=[3,3,10,20])deconv1=tf.nn.conv2d_transpose(conv1,filter=de_weight,output_shape=tf.shape(inputs),strides=[1,3,3,1],padding='SAME')# ValueError:Shapes(3,33,33,20)and(3,25,25,20)are not compati...
TensorFlow中的conv2d_transpose梯度是指在反卷积操作中计算损失函数对于conv2d_transpose函数输入的梯度。这个梯度可以用于反向传播算法中更新模型参数。 分类: conv2d_transpose是一个用于反卷积操作的函数,属于神经网络中的卷积操作。 优势: 上采样:conv2d_transpose可以将输入数据进行上采样,从而增加图像的尺寸和细节。
conv2d_transpose(input, filter, output_shape, strides, padding='SAME', data_format='NHWC', name='None') input:转置卷积,a Tensor,[batch,in_height,in_width,in_channel]filter:卷积核,a Tensor,[filter_height,filter_width,out_channel,in_channel]output_shape:a1-DTensororaN-Dshapelist.forexample...
*strides的格式为一个整数列表,与conv2d方法在官方文档中写的一样,必须保证strides[0]=strides[3]=1,格式为[1, stirde, stride, 1]; *padding依然只有'SAME'和'VALID'; * (与conv2d方法不同的是,这里需要人为指定输出的尺寸,这是为了使用value、output_shape和strides三个参数一起确定反卷积尺寸的正确性,...
最近在整理一些之前看tensorflow API的记在onenote中的笔记,然后发现在刚开始入门conv2d和conv2d_transpose两个API的时候,有点偏差,经过 @山隹木又 的指点得到最终的修正,在此感谢这位大佬的帮助。 动图来源:…
conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding="SAME", data_format="NHWC", name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共六个参数:第一个参数value:指需要做反卷积的输入图像,它要求是一个Tensor第二个参数filter:卷积核,它要求是一个Tensor,具有[filter_height, filter...
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.zeros_initializer(), kernel_regularizer=None, ...
tf.nn.conv2d_transpose 实例 及 解析 这个程序完全按照 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r0.11/tensorflow/core/kernels/conv_grad_ops.cc#L127 的第一个所写 看源码可见conv2d_transpose实际就是计算conv2d_backprop_input...
这样式子使的卷积Conv2d和逆卷积ConvTranspose2d在初始化时具有相同的参数,而在输入和输出形状方面互为倒数。 所以这个式子其实就是官网给出的式子: 可见这里没考虑output_padding output_padding的作用:可见nn.ConvTranspose2d的参数output_padding的作用 3.下面举例说明 ...
nn.ConvTranspose2d的功能是进行反卷积操作 (1)输入格式: nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0,groups=1, bias=True, dilation=1) (2)参数的含义: in_channels(int) – 输入信号的通道数 ...