batch_size=tf.shape(input)[0]deconv_shape=tf.stack([batch_size,int(w*2),int(h*2),outC])kernel=tf.Variable(tf.random_normal([2,2,outC,inC],stddev=0.01))output_shape=[None,int(w*2),int(h*2),outC]transConv=tf.nn.conv2d_transpose(input,kernel,output_shape=deconv_shape,strides=...
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...
1、conv2d_transpose会根据output_shape和padding计算一个shape,然后和input的shape相比较,如果不同会报错。 2、做转置卷积时,通常input的shape比output_shape要小,因此TensorFlow先把input填充成output_shape大小,再按照padding参数进行填充 stride==1时,外围填充; stride == 1 stride>1时,间隙填充 stride > 1 几...
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，...
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...
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...
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...
defdeconv_layer(x, filter_shape, output_shape, stride):#构造卷积filters =tf.get_variable( 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...
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...