tf.nn.conv2d_transpose()理解

最新推荐文章于 2023-03-15 15:35:52 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012436149/article/details/55683401
本文探讨了在TensorFlow中使用padding='SAME'时，如何确定卷积层和转置卷积层的输出形状。具体而言，对于tf.nn.conv2d()，输出形状等于输入形状除以步长的上取整；而在tf.nn.conv2d_transpose()中，输出形状可设置为输入的步长倍数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

转自并总结于

padding=‘SAME’,在tf.nn.conv2d() ,out_shape=[in_shape/s]#(上取整)，因此在tf.nn.conv2d_transpose()的out_shape可以设置为输入的s倍。其中s：步长。

反卷积操作之Tensorflow中tf.conv2d_transpose()理解
怂怂的博客
10-15 1012
Tensorflow里面的反卷积操作： 使用tf.conv2d_transpose()实现反卷积，也叫做转置卷积，反卷积操作是卷积的反向操作。 tf.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding="SAME", data_format="NHWC", name=None) value：指需要做反卷积的输入图像，...
Tensorflow笔记——tf.nn.conv2d_transpose反卷积
qq_45704645的博客
11-07 1073
tf.nn.conv2d_transpose反卷积（转置卷积） 首先无论你如何理解反卷积，请时刻记住一点反卷积操作是卷积的反向 接下来介绍一下反卷积的函数 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
tf.nn.conv2d_transpose函数
u014765410的博客
01-13 432
tf.nn.conv2d_transpose函数
tf.nn.conv2d_transpose反卷积（转置卷积）
qq_42192910的博客
05-03 8942
tf.nn.conv2d_transpose反卷积（转置卷积） 查阅资料了许久，很多博客资料都对知识进行详细讲解，但一到strides，padding就一带而过，自己发现还是对于步长stride和填充padding这两个因素对输出张量大小的关系不是很清楚，于是自行代码实验并在此记录。 反卷积的基本资料查阅： 1、介绍了反卷积的各种详细的知识： https://blog.csdn.net/mao_x...
反卷积（deconv）+ tf.nn.conv2d_transpose函数
小林九
06-03 3567
最近在看有关图像分割的论文，遇到 tf.nn.conv2d_transpose 函数，即反卷积，下面我将介绍它的原理。 反卷积主要用于增大图像尺寸，是upsampling的一种，而空洞卷积并没有做upsampling，它是为了增大感受野，可以不改变图像的大小。对于反卷积简单理解就是在输入特征矩阵中插入空白点，再进行卷积，这样卷积后输出的特征矩阵就变大了。它的核心是在原来图像上插入空白数据，而空洞卷...
Tensorflow——conv2d_transpose反卷积踩坑实录
qq_40840924的博客
01-10 1012
conv2d_transpose反卷积踩坑实录
TensorFlow tf.nn.conv2d_transpose是怎样实现反卷积的
09-17
首先，我们需要理解`tf.nn.conv2d_transpose`的基本结构。该函数有以下几个关键参数： 1. `value`: 输入张量，通常是一个经过前一层卷积或全连接后的特征图。它是一个形状为 `[batch, height, width, in_channels]`...
对tensorflow中tf.nn.conv1d和layers.conv1d的区别详解
09-17
3. 内部实现：`tf.nn.conv1d`通过调用`tf.nn.conv2d`实现，`layers.conv1d`则包含了完整的层构建逻辑。 在实践中，如果你需要自定义复杂的网络结构或者对性能有极致要求，可能会选择`tf.nn.conv1d`。而在构建模型时...
个人总结：CNN、tf.nn.conv2d（卷积）与 tf.nn.conv2d_transpose（反卷积）
yyhhlancelot的博客
10-09 1946
为什么出现了卷积神经网络 假如有一幅1000x1000的图像，如果把整副图片作为特征进行输入的话，向量的长度为1000000。假设使用普通的NN来对图像进行训练。 假设隐藏层的神经元个数和输入一样，也是1000000；那么，从输入层到隐藏层的参数数据量有10^6 x 10^6 = 10^12，实在是太高了。 局部连接 局部感受野：一般认为人对外界的认知是从局部到全局。因此每个神经元没有...
conv2d_transpose()测试
Jverson2009的专栏
01-16 322
#coding:utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np from PIL import Image mask_path = './tmp/masks/PAAPhoto_70S3A970B3FAV_PAAPhoto20191021184516_1001_-1_-1_2448_3264.png' img_data = Image.open...
conv2d_transpose (反卷积)
dehu2528的博客
09-10 2672
tensorflow学习笔记(三十二):conv2d_transpose ("解卷积")                                                                                   2017-02-18 22:43             4856人阅读      
tensorflow学习笔记(三十二):conv2d_transpose ("解卷积")
Keith
02-18 4万+
conv_transposedeconv解卷积，实际是叫做conv_transpose, conv_transpose实际是卷积的一个逆向过程，tf 中， 编写conv_transpose代码的时候，心中想着一个正向的卷积过程会很有帮助。想象一下我们有一个正向卷积: input_shape = [1,5,5,3] kernel_shape=[2,2,3,1] strides=[1,2,2,1]
ConvTranspose2d原理，深度网络如何进行上采样？
热门推荐
月下花弄影
01-11 12万+
在生成图像中，我们需要不断的扩大图像的尺寸。 目前在深度学习中，ConvTranspose2d是其中一个方法。 在DCGAN（Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）（原文地址）中就是用这个来实现的。 别名： convTranspose2d 是pytor...
卷积与解卷积详解：tf中conv2d和conv2d_transpose详解
gqixf的博客
05-22 4265
转载来自知乎，感谢作者：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35549635最近在整理一些之前看tensorflow API的记在onenote中的笔记，然后发现在刚开始入门conv2d和conv2d_transpose两个API的时候，有点偏差，经过 @山隹木又 的指点得到最终的修正，在此感谢这位大佬的帮助。反卷积示例一反卷积示例2...
Conv2DTranspose详解
“365天深度学习训练营”报名进行中～
03-15 1279
例如，当用于图像生成任务时，Conv2DTranspose层可以将一个随机的低分辨率的噪声输入转换成一个高分辨率的图像输出。由于Conv2DTranspose层可以自动学习如何将低分辨率的输入映射到高分辨率的输出，因此它在图像生成和图像恢复任务中具有广泛的应用。Conv2DTranspose层的操作与此相反：它接收一个低分辨率的输入，然后将其通过转置滤波器升采样到更高的分辨率。Conv2DTranspose是深度学习神经网络中的一种层，它执行称为转置卷积或反卷积的操作。它是常规卷积层的反向操作。
Tensorflow反卷积（DeConv）实现原理+手写python代码实现反卷积（DeConv）
huachao1001的专栏
01-22 1万+
上一篇文章已经介绍过卷积的实现，这篇文章我们学习反卷积原理，同样，在了解反卷积原理后，在后面手写python代码实现反卷积。 1 反卷积原理 反卷积原理不太好用文字描述，这里直接以一个简单例子描述反卷积过程。 假设输入如下： [[1,0,1], [0,2,1], [1,1,0]] 反卷积卷积核如下: [[ 1, 0, 1], [-1, 1, 0], [ 0,-1,
tensorflow中转置卷积 conv2d_transpose 的实现机理及特殊情况处理方式
qq_37691909的博客
04-24 1104
想理解转置卷积的实现过程，首先应该深入理解一下卷积的实现过程，请参考我的另一篇文章：https://blog.csdn.net/qq_37691909/article/details/89487724 接下来介绍一下转置卷积的情况。官方的函数原型如下： tf.nn.conv2d_transpose( value, filter, output_shape, s...
tensorflow中的conv2d和conv2d_transpose中的参数求解～
阿华Go，从现在开始的博客
12-08 1250
#coding=utf-8 import tensorflow as tf input=tf.ones(name="input",shape=(1,18,18,3),dtype=tf.float32) weight=tf.get_variable(name="w",shape=(11,11,20,3),dtype=tf.float32) output_shape=[1,273,273,20]...
反卷积操作Conv2DTranspose
09-24 1万+
上采样(Upsample) 在CNN网络中，输入图像通过卷积操作提取特征后，输出的尺寸常会变小，而有时我们需要将图像恢复到原来的尺寸以便进行进一步的计算(比如：图像的语义分割)，那么我们需要实现图像由小分辨率到大分辨率的映射的操作，叫做上采样(Upsample)。 上采样多多种方法，比如最近邻插值(Nearest neighbor interpolation)、双线性插值(Bi-linear interpolation)等，反卷积也是上采样的一种方法。反卷积，也叫转置卷积，它并不是正向卷积的...
tf.nn.conv2d_transpose是什么
最新发布
12-17
`tf.nn.conv2d_transpose`, 或者称为 "deconvolution"（反卷积），在TensorFlow中用于实现卷积神经网络中的上采样操作。它与标准的`tf.nn.conv2d`不同，后者是用于下采样的。`tf.nn.conv2d_transpose`的主要参数包括...
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