transpose convolution layer作用

时间: 2023-11-04 15:54:59 浏览: 120
Transpose convolution layer(转置卷积层)是一种常用的卷积神经网络(CNN)的层类型,它通常用于图像分割、图像生成等任务中。 在卷积神经网络中,卷积层可以通过卷积核对输入进行卷积操作,从而生成一组特征图。而转置卷积层则是将这个过程反过来,可以将一组特征图通过转置卷积核(也称为反卷积核)进行转置卷积操作,从而将特征图进行上采样,得到更高分辨率的输出特征图。 转置卷积层的作用是扩大特征图的尺寸,从而实现上采样操作,同时也可以学习到一些特定的模式,使得生成的图像更加逼真。转置卷积层通常与卷积层一起使用,构成一个编码器-解码器(Encoder-Decoder)的结构,用于图像生成、图像分割等任务中。
相关问题

pytorch convolution

PyTorch中的卷积操作可以通过`torch.nn.Conv2d`类和`torch.nn.functional.conv2d`函数来实现。使用`torch.nn.Conv2d`类可以实例化一个卷积层,并使用其`forward`方法进行卷积操作。而`torch.nn.functional.conv2d`函数可以直接对输入张量进行卷积操作。 卷积操作主要用于处理图像数据,其中的核心思想是通过滑动一个小的窗口(卷积核)在输入图像上进行局部运算,从而提取图像的特征。 在PyTorch中,对于二维卷积操作,可以定义卷积层的输入通道数、输出通道数、卷积核大小等参数。例如,对于一个输入通道、输出通道和3x3的卷积核,可以使用以下代码进行初始化: ```python conv_layer = torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size) ``` 然后,可以通过调用`forward`方法对输入进行卷积操作: ```python output_feature_map = conv_layer(input_feature_map) ``` 其中,`input_feature_map`是输入特征图,`output_feature_map`是输出特征图。 此外,`torch.nn.functional.conv2d`函数也可以实现相同的卷积操作。与`torch.nn.Conv2d`不同的是,`torch.nn.functional.conv2d`需要显式地传入卷积核作为参数: ```python output_feature_map = F.conv2d(input_feature_map, conv_layer.weight) ``` 其中,`conv_layer.weight`是`torch.nn.Conv2d`实例的卷积核参数。 总结起来,PyTorch中的卷积操作可以通过`torch.nn.Conv2d`类和`torch.nn.functional.conv2d`函数来实现,具体使用哪种方式取决于你的需求和个人偏好。 : PyTorch Conv2D: torch.nn.Conv2d torch.nn.functional.conv2d : Transpose Convolution: F.conv_transpose2d, kernel转置, 上采样 : 二维卷积源码: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F in_channels = 1 out_channels = 1 kernel_size = 3 # 可以是标量,也可以是元组 batch_size = 1 bias = False input_size = (batch_size, in_channels, 4, 4) # 卷积的输入是4维,需要batch_size # 初始化卷积 conv_layer = torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, bias=bias) # 卷积输入 input_feature_map = torch.randn(input_size) # 卷积操作 output_feature_map = conv_layer(input_feature_map) print(f'[Info] input_feature_map: \n{input_feature_map}') # 1x1x4x4 print(f'[Info] conv_layer.weight(kernel): \n{conv_layer.weight}') # 1x1x3x3 print(f'[Info] output_feature_map: \n{output_feature_map}') # 1x1x2x2 # 输出公式: O=(I-K 2P)/S 1 output_feature_map_ = F.conv2d(input_feature_map, conv_layer.weight) # F.conv2d和conv_layer的区别,在于传入kernel print(f'[Info] output_feature_map_: \n{output_feature_map_}') # 1x1x2x2。

详细分析代码“def cnn_model(features, target): target = tf.one_hot(target, 15, 1, 0) #对词编码 word_vectors = tf.contrib.layers.embed_sequence(features ,vocab_size=n_words ,embed_dim=EMBEDDING_SIZE ,scope='words') word_vectors = tf.expand_dims(word_vectors, 3) with tf.variable_scope('CNN_Layer1'): # 添加卷积层做滤波 conv1 = tf.contrib.layers.convolution2d(word_vectors ,N_FILTERS #滤波数10 ,FILTER_SHAPE1 ,padding='VALID') # 添加RELU非线性 conv1 = tf.nn.relu(conv1) # 最大池化 pool1 = tf.nn.max_pool(conv1 ,ksize=[1, POOLING_WINDOW, 1, 1]#ksize池化窗口大小[1,4,1,1] ,strides=[1, POOLING_STRIDE, 1, 1]#步长[1,2,1,1] ,padding='SAME')#填充补0 # 对矩阵进行转置,以满足形状 pool1 = tf.transpose(pool1, [0, 1, 3, 2]) with tf.variable_scope('CNN_Layer2'):”每一句代码的详细作用,用了什么函数什么参数有什么作用,什么含义,并添加详细注释

代码分析如下: ```python def cnn_model(features, target): # 对target进行one-hot编码 target = tf.one_hot(target, 15, 1, 0) # 对features中的词进行embedding,得到词向量 word_vectors = tf.contrib.layers.embed_sequence(features, vocab_size=n_words, embed_dim=EMBEDDING_SIZE, scope='words') # 在词向量上增加一个维度,用于卷积 word_vectors = tf.expand_dims(word_vectors, 3) with tf.variable_scope('CNN_Layer1'): # 添加卷积层 conv1 = tf.contrib.layers.convolution2d(word_vectors, N_FILTERS, FILTER_SHAPE1, padding='VALID') # 对卷积结果进行ReLU非线性变换 conv1 = tf.nn.relu(conv1) # 对卷积结果进行最大池化 pool1 = tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1, POOLING_WINDOW, 1, 1], strides=[1, POOLING_STRIDE, 1, 1], padding='SAME') # 对池化结果进行转置,以满足形状要求 pool1 = tf.transpose(pool1, [0, 1, 3, 2]) with tf.variable_scope('CNN_Layer2'): # 添加卷积层 conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d(pool1, N_FILTERS, FILTER_SHAPE2, padding='VALID') # 对卷积结果进行ReLU非线性变换 conv2 = tf.nn.relu(conv2) # 对卷积结果进行最大池化 pool2 = tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1]) # 将池化结果送入全连接层,输出最终的分类结果 logits = tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None) loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits) train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss, tf.contrib.framework.get_global_step(), optimizer='Adam', learning_rate=LEARNING_RATE) return ({ 'class': tf.argmax(logits, 1), 'prob': tf.nn.softmax(logits) }, loss, train_op) ``` 1. `tf.one_hot(target, 15, 1, 0)`:对target进行one-hot编码,将每个词转化为一个长度为15的向量,其中对应的位置为1,其余为0。 2. `tf.contrib.layers.embed_sequence(features, vocab_size=n_words, embed_dim=EMBEDDING_SIZE, scope='words')`:对features(即输入的词)进行embedding,将每个词转化为一个EMBEDDING_SIZE维的向量。 3. `tf.expand_dims(word_vectors, 3)`:在词向量上增加一个维度,用于卷积。 4. `tf.contrib.layers.convolution2d(word_vectors, N_FILTERS, FILTER_SHAPE1, padding='VALID')`:添加卷积层,使用N_FILTERS个大小为FILTER_SHAPE1的滤波器进行卷积操作。 5. `tf.nn.relu(conv1)`:对卷积结果进行ReLU非线性变换。 6. `tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1, POOLING_WINDOW, 1, 1], strides=[1, POOLING_STRIDE, 1, 1], padding='SAME')`:对卷积结果进行最大池化,使用大小为POOLING_WINDOW的池化窗口,步长为POOLING_STRIDE。 7. `tf.transpose(pool1, [0, 1, 3, 2])`:对池化结果进行转置,将第3维和第4维交换,以满足后续卷积层的输入要求。 8. `tf.contrib.layers.convolution2d(pool1, N_FILTERS, FILTER_SHAPE2, padding='VALID')`:添加卷积层,使用N_FILTERS个大小为FILTER_SHAPE2的滤波器进行卷积操作。 9. `tf.nn.relu(conv2)`:对卷积结果进行ReLU非线性变换。 10. `tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1])`:对卷积结果进行最大池化,并去除不必要的维度。 11. `tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None)`:将池化结果送入全连接层,输出最终的分类结果。 12. `tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits)`:计算损失函数,使用softmax交叉熵作为损失函数。 13. `tf.contrib.layers.optimize_loss(loss, tf.contrib.framework.get_global_step(), optimizer='Adam', learning_rate=LEARNING_RATE)`:使用Adam优化器最小化损失函数,更新模型参数。
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