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。
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, ...
tf.nn.conv2d中的filter参数,是[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]的形式,而tf.nn.conv2d_transpose中的filter参数,是[filter_height, filter_width, out_channels,in_channels]的形式,注意in_channels和out_channels反过来了!因为两者互为反向,所以输入输出要调换位置 既然y2是卷积操作的...
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...
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...
TensorFlow已经实现了卷积(tf.nn.conv2d卷积函数),反卷积(tf.nn.conv2d_transpose反卷积函数)以及空洞卷积(tf.nn.atrous_conv2d空洞卷积(dilated convolution)),这三个函数的参数理解,可参考网上。比较难的是计算维度,这里提供三种方式封装卷积、反卷积和空洞卷积的方法,方面调用: 一、卷积 输入图片大小W×W Filter...
在TensorFlow中,可以使用tf.nn.conv2d_transpose函数来实现反卷积操作。该函数的参数包括输入张量、卷积核、输出张量的形状、步长和填充方式等。具体的实现方法如下:```p...
TensorFlow中上采样(unpool)的操作原理是什么? 反卷积(conv2d_transpose)与普通卷积有何区别? 在TensorFlow中如何实现上采样(unpool)? 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import tensorflow as tf import numpy as np def max_pool(inp, k=2): return tf.nn.max_pool_with_argmax...
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Flatten from tensorflow.keras.layers import Reshape, Conv2DTranspose from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.utils import plot_model from ...