tensorflow中的逆卷积操作输出向量的尺寸计算

疯女孩爱飞

于 2017-12-13 21:36:32 发布

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分类专栏：学习笔记文章标签： 2d

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本文介绍了在TensorFlow中如何进行逆卷积操作，特别是输出向量尺寸的计算方法。通过设置filter_size和padding，可以调整输出tensor的大小。在使用slim.conv2d_transpose时，可以不指定output_shape，而是根据需求设定kernel的大小。

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tensorflow中的逆卷积操作

在tensorflow中逆卷积

outputs = nn.conv2d_transpose(
        inputs,
        self.kernel,
        output_shape_tensor,
        strides,
        padding=self.padding.upper(),
        data_format=utils.convert_data_format(self.data_format, ndim=4))

这里的output_shape_tensor, width 和height的计算方法如下，可以根据需要的输出，设计filter_size 和padding.

输出tensor的大小计算

def deconv_output_length(input_length, filter_size, padding, stride):

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tensorflow中的逆卷积操作 输出向量的尺寸计算

tensorflow中的逆卷积操作输出向量的尺寸计算