tensorflow中tf.nn.conv2d_transpose的应用

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本文详细介绍了TensorFlow中tf.nn.conv2d_transpose函数的使用方法，包括输入参数x、权重w、输出形状output_shape及步长strides的具体含义，并通过一个具体示例展示了如何在TensorFlow环境中实现卷积转置。

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tf.nn.conv2d_transpose(x, w, output_shape, strides, padding='SAME'):推荐使用x的数据格式为默认格式[batch, height, width, in_channels]。w是滤波器，输入分格式为[height, width, output_channels, in_channels]。output_shape就是输出数据的格式[batch, height, width, in_channels]，strides就是滑动的步长。[1,h_l, w_l,1]。输出数据格式的height等于h_l乘以输入的height。另外一个参数也是一样的。

例如：

import tensorflow as tf

x = tf.ones([10,4,4,5])
w = tf.ones([2,2,2,5])
y = tf.nn.conv2d_transpose(x, w, output_shape=[10,12,12,2], strides=[1,3,3,1], padding='SAME')
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(y))

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