tf.keras.layers.Conv2DTranspose是TensorFlow Keras API中的一个层,用于进行二维转置卷积(也称为反卷积或上采样卷积)。转置卷积并不是卷积的完全逆操作,但它可以在某些情况下用于增加输入数据的空间维度。 2. tf.keras.layers.Conv2DTranspose的主要参数 tf.keras.layers.Conv2DTranspose的主要参数包括: filters: 卷...
tf.keras.layers.Conv2DTranspose():二维卷积转置层,俗称反卷积层。并非卷积的逆操作,但在卷积核相同的情况下,当其输入尺寸是卷积操作输出尺寸的情况下,卷积转置的输出尺寸恰好是卷积操作的输入尺寸。 tf.keras.layers.LocallyConnected2D(): 二维局部连接层。类似Conv2D,唯一的差别是没有空间上的权值共享,所以其参...
tf.keras.layers.LocallyConnected2D(): 二维局部连接层。类似Conv2D,唯一的差别是没有空间上的权值共享,所以其参数个数远高于二维卷积。 tf.keras.layers.MaxPooling2D(): 二维最大池化层。也称作下采样层。池化层无参数,主要作用是降维。 tf.keras.layers.AveragePooling2D...
tf.keras.layers.Conv2DTranspose(filters=1, kernel_size=32, dilation_rate=(1,2))(x) File "...\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py", line 952, incall input_list) File "...\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py", line 1091...
self.pool = tf.keras.layers.UpSampling2D(2) defcall(self, x, training=False, **kwargs): x = self.conv(x) x = self.pool(x) returnx # 示例代码都是通过非常简单的卷积操作实现编码器和解码器 classEncoder(tf.keras.layers.Layer):
深度可分离卷积层：tf.keras.layers.SeparableConv2D()先进行区域操作，再进行通道操作，参数包括输入通道数、卷积核尺寸和输出通道数。二维深度卷积层：tf.keras.layers.DepthwiseConv2D()仅进行区域操作，输出通道数等于输入通道数乘以depth_multiplier。二维卷积转置层：tf.keras.layers.Conv2DTranspose()在...
也就是说,Conv2D层与Conv2DTranspose互为反操作;MaxPooling2D与UpSampling2D互为反操作。卷积与反卷积,池化与反池化。 1encoder_input = keras.Input(shape=(28, 28, 1), name='img')2x = layers.Conv2D(16, 3, activation='relu')(encoder_input)3x = layers.Conv2D(32, 3, activation='relu')(x)...
使用tensorflow中转置卷积层 tf.layers.Conv2DTranspose时,当padding参数设置为same时报错 GeOp7_0GEOP:::DoRunAsync Failed jobid:job938c59f7 日志如下: do nothing [Modelarts Service Log]user: uid=1101(work) gid=1101(work) groups=1101(work),1000(HwHiAiUser) [Modelarts Service Log]pwd: /home/work...
和metric的定义类似,我们可以使用tf.keras.backend来定义,但是不能转化为numpy了,因为转化为numpy之后,tf底层无法识别numpy数据类型,无法针对自定义的loss进行autograd,不过其实直接用backend基本够了,自带的函数基本上和常见的numpy函数是一样的。 当然,这里backend也可以直接替换为tf的各种math function。
conv2d_transpose(…): 二维反卷积层 conv3d(…): 三维卷积层 conv3d_transpose(…): 三维反卷积层 dense(…): 全连接层 dropout(…): Dropout层 flatten(…): Flatten层,即把一个 Tensor 展平 max_pooling1d(…): 一维最大池化层 max_pooling2d(…): 二维最大池化层 ...