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=[1,3,3,1],padding='SAME')loss=deconv1-inputs...
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...
TensorFlow的高级API已经封装好了反卷积函数,分别是: tf.layers.conv2d_transpose以及slim.conv2d_transpose,其用法基本一样,如果想使用tf.nn.conv2d_transpose实现反卷积功能,那么需要自己根据padding='VALID'和‘SAME’计算输出维度,这里提供一个函数deconv_output_length函数,可以根据输入的维度,filter_size, padding,...
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...
nn.relu(var) return var def conv2d_transpose(inp, name, dropout_prob): w = weights[name] b = biases[name] dims = inp.get_shape().dims[:3] dims.append(w.get_shape()[-2]) # adpot channels from weights (weight definition for deconv has switched input and output channel!) out_...
cons= tf.nn.conv2d(img,kernel,strides=[1,2,2,1],padding='SAME')#VALID填充计算方式 (n - f + 1)/s向上取整print(conv.shape)#SAME填充计算方式 n/s向上取整print(cons.shape)#在进行反卷积操作contv = tf.nn.conv2d_transpose(conv,kernel,[1,4,4,1],strides=[1,2,2,1],padding='VALID...
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) ...
这里的transpose运算是反卷积过程 发布于 2018-06-26 10:49 深度学习(Deep Learning) 神经网络 写下你的评论... 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 验证码登录 密码登录 中国+86 其他方式登录 ...
https://github.com/vdumoulin/conv_arithmeticgithub.com/vdumoulin/conv_arithmetic Tensorflow 中反卷积的实现: tf.nn.conv2d_transpose( value, filter, output_shape, strides, padding='SAME', data_format='NHWC', name=None ) 参数: value:做反卷积的输入数据,要求为一个四维浮点型张量,其shape为[...
nn.ConvTranspose2d tensorflow tf.nn.conv2d_transpose tf.nn.conv1d_transpose PixelShuffle pixelshuffle算法的实现流程如上图,其实现的功能是:将一个[H, W]的低分辨率输入图像(Low Resolution),通过Sub-pixel操作将其变为[r*H, e*W]的高分辨率图像(High Resolution)。