inputs=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,None,None,3])conv1=slim.conv2d(inputs,num_outputs=20,kernel_size=3,stride=4)de_weight=tf.get_variable('de_weight',shape=[3,3,3,20])deconv1=tf.nn.conv2d_transpose(conv1,filter=de_weight,output_shape=tf.shape(inputs),strides=[1,3,3,...
TensorFlow中的conv2d_transpose是一个用于反卷积操作的函数。它用于将输入数据通过卷积核进行反卷积操作,从而实现上采样或者图像恢复的功能。 梯度(Gradient)是指函数在某...
transpose_s = tf.layers.conv2d_transpose(inputs=img_t, filters=16, kernel_size=(6, 6), strides=(2, 2), padding='same') print('valid 输出尺寸:', transpose_v.shape) print('same 输出尺寸: ', transpose_s.shape) valid 输出尺寸: (5, 36, 36, 16) same 输出尺寸: (5, 32, 32, ...
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...
nn.conv2d_transpose(inp, w, out_shape, strides=[1, 1, 1, 1], padding="SAME") var = tf.nn.bias_add(var, b) if not dropout_prob is None: var = tf.nn.relu(var) var = tf.nn.dropout(var, dropout_prob) return var weights = { "conv1": tf.Variable(tf.random_normal([3, ...
tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding='SAME', name=None) 参数的设置和conv2d(卷积还是有一定区别的),比如第二个参数:先写output_channels,再写in_channels 这里的filter与conv2d有一点区别,反卷积【height,width,output_channels,in_channels】;卷积【height,width,in_channels...
conv2d_transpose(inputs=self.__conv_t2_out_act, strides=(2, 2), kernel_size=[5, 5], filters=1, padding="same", activation=tf.nn.sigmoid) # Model output self.__y_flat = tf.reshape(self.__y, [tf.shape(self.__x)[0], 28 * 28]) 与我们的模型分开,我们需要写出最终损失函数,...
在tensorflow中,反卷积是使用了conv2d_transpose这条函数来实现,跟卷积操作的conv2d的参数一样,严格意义上来讲,其实反卷积的运算本身应该不能算是卷积操作了,它所作的运算只是为了把卷积的输入跟输出反过来。所以,conv2d_transpose有以下几个细节: 1、反卷积需要指定反卷积的输出尺寸,因为根据上篇文章中卷积操作的公...
y = tf.nn.atrous_conv2d(input_data, filters, 2, padding='SAME') tf.shape(y) 1. 2. 3. 4. 结果如下: (6)进行conv2d的转置 tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding=‘SAME’, data_format=‘NHWC’, name=None) ...
defconv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding="SAME", data_format="NHWC", name=None): 具体参数说明如下: value:代表通过卷积操作之后的张量,一般用NHWC类型。如果是NHWC类型,形状[batch, height, width, in_channels],如果是NCHW类型,形状为[batch, in_channels, height, width]。