Функция nn.conv1d_transpose

Функция nn.conv1d_transpose применяется к входным данным для выполнения операции, обратной одномерной свертке. Первым параметром передается входной тензор, вторым - количество выходных фильтров, третьим - размер ядра свертки. Четвертым параметром задается форма выходного тензора. Дополнительно можно указать шаг свертки, отступы и тип данных.

Синтаксис

tf.nn.conv1d_transpose(
	input,
	filters,
	output_shape,
	strides,
	padding,
	[dilations],
	[name]
)

Пример

Давайте выполним транспонированную одномерную свертку для тензора с одним каналом и одним фильтром:

import tensorflow as tf

# Input tensor: batch=1, width=5, channels=1
t = tf.constant([[[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0]]])

# Filter: width=3, output_channels=1, input_channels=1
filters = tf.constant([[[1.0]], [[1.0]], [[1.0]]])

res = tf.nn.conv1d_transpose(
	t,
	filters,
	output_shape=[1, 7, 1],
	strides=1,
	padding='SAME'
)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[1.]
  [3.]
  [6.]
  [9.]
  [12.]
  [9.]
  [5.]]], shape=(1, 7, 1), dtype=float32)

Пример

Давайте выполним транспонированную свертку с шагом 2:

import tensorflow as tf

# Input tensor: batch=1, width=3, channels=1
t = tf.constant([[[1.0], [2.0], [3.0]]])

# Filter: width=2, output_channels=1, input_channels=1
filters = tf.constant([[[1.0]], [[1.0]]])

res = tf.nn.conv1d_transpose(
	t,
	filters,
	output_shape=[1, 6, 1],
	strides=2,
	padding='SAME'
)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[1.]
  [1.]
  [2.]
  [2.]
  [3.]
  [3.]]], shape=(1, 6, 1), dtype=float32)

Пример

Давайте выполним транспонированную свертку для двух каналов с двумя выходными фильтрами:

import tensorflow as tf

# Input tensor: batch=1, width=4, channels=2
t = tf.constant([[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0], [7.0, 8.0]]])

# Filter: width=3, output_channels=2, input_channels=2
filters = tf.constant([
	[[1.0, 0.0], [0.0, 1.0]],
	[[1.0, 1.0], [1.0, 1.0]],
	[[0.0, 1.0], [1.0, 0.0]]
])

res = tf.nn.conv1d_transpose(
	t,
	filters,
	output_shape=[1, 6, 2],
	strides=1,
	padding='SAME'
)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[ 3.  3.]
  [ 8.  8.]
  [14. 14.]
  [20. 20.]
  [18. 18.]
  [ 7.  7.]]], shape=(1, 6, 2), dtype=float32)

Смотрите также

функцию conv1d,
которая выполняет одномерную свертку
функцию conv2d_transpose,
которая выполняет транспонированную двумерную свертку
функцию conv2d,
которая выполняет двумерную свертку
функцию conv3d,
которая выполняет трехмерную свертку