TensorFlow函数教程：tf.nn.conv3d_transpose

tf.nn.conv3d_transpose函数

tf.nn.conv3d_transpose(
    value,
    filter,
    output_shape,
    strides,
    padding='SAME',
    data_format='NDHWC',
    name=None
)

定义在：tensorflow/python/ops/nn_ops.py.

请参阅指南：神经网络>卷积运算

conv3d的转置.

在Deconvolutional Networks之后,此操作有时称为“反卷积” ,但实际上是conv3d的转置(梯度)而不是实际的反卷积.

参数：

• value：float类型的5-D Tensor,形状[batch, depth, height, width, in_channels].
• filter：与value具有相同类型的5-D Tensor,形状[depth, height, width, output_channels, in_channels]；filter的in_channels维度必须与value的相匹配.
• output_shape：1-D Tensor表示反卷积操作的输出形状.
• strides：一个整数列表,输入张量的每个维度的滑动窗口的步幅.
• padding：一个字符串,'VALID'或者'SAME'；填充算法.
• data_format：一个字符串,‘NDHWC’或者‘NCDHW’,指定输入和输出张量的布局；默认为'NDHWC'.
• name：返回张量的可选名称.

返回：

一个Tensor,与value具有相同的类型.

可能引发的异常：

• ValueError：如果输入/输出深度与filter形状不匹配,或填充不是'VALID'或者'SAME'.