输入张量动态形状的tf.nn.conv2d_transpose()双宽度和高度 当我试图使用tf.nn.conv2d_transpose()获得宽度、高度和深度减半的图层结果时,它在使用指定的批处理、宽度、高度、通道(输入和输出)时工作。 通过设置batch_size="None",培训对于指定的batch_size很好,而验证对于图像(或图像)很好。 现在,我试图通过训练1...
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 // Consider a case where the input is 3x3 and the ...
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...
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...
Padding 对于 conv2d_transpose 意味着什么? “SAME”意味着简单地将输入形状乘以步幅。例如,如果输入形状的高度和宽度为 7,并且 conv2d_transpose 的 padding=same 和 strides=3,则输出形状的高度和宽度将为 7x3 = 21。 “有效”几乎相同。从“SAME”开始,然后检查 kernel_size 与步幅的比较。如果它更大,则将...
tf.nn.conv2d_transpose反卷积输出尺寸详解 1、正常卷积的输出尺寸大小 对于正常卷积输出的shape,官方文档已经给出输出尺寸的计算公式,即根据padding的模式是 VALID 还是 SAME note:不要相信什么valid就是不填充,same就是输入输出一样的shape,或者填充f-s之类的话,官方的文档可从来没有保证哦。还有文档竟然说有...
name='weight', shape=filter_shape, dtype=tf.float32, initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1), trainable=True )returntf.nn.conv2d_transpose(x, filters, output_shape, [1, stride, stride, 1])
对于有参数的transpose:对于三维数组,原型数组的参数应该是(0,1,2),对应的是外行,子行,子列,...
这次padding=valid,strides=3,并且内核=5。输出的高度和宽度将是7 x3+(5-3)。
刚刚同学问我关于tensorflow里conv2d_transpose的用法,主要不明白的点在于如何确定这一层反卷积的输出尺寸,官网手册里写的也是不明不白,相信不止一个人有这个问题,所以打算写一篇有关的总结。 官方文档函数定义 关于函数的定义: 传入函数的参数有value,filter,output_shape,strides,padding,data_format和name,最主要的...