tf.nn.conv2d_transpose代码举例
时间: 2023-09-23 21:06:59 浏览: 117
以下是一个使用`tf.nn.conv2d_transpose`函数进行反卷积操作的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
# 输入数据
# [batch_size, height, width, channels]
input_data = tf.constant(
[
[
[[1.0], [2.0]],
[[3.0], [4.0]]
]
],
dtype=tf.float32
)
# 卷积核
# [height, width, output_channels, in_channels]
filter_data = tf.constant(
[
[[[1.0]], [[2.0]]],
[[[3.0]], [[4.0]]]
],
dtype=tf.float32
)
# 反卷积
# strides: [batch, height, width, channels]
output = tf.nn.conv2d_transpose(
input_data,
filter_data,
output_shape=[1, 2, 2, 1],
strides=[1, 1, 1, 1],
padding='VALID'
)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(output))
```
这个代码示例中,我们首先定义了一个输入数据和一个卷积核,然后调用`tf.nn.conv2d_transpose`函数进行反卷积操作。其中,`output_shape`参数指定了输出张量的形状,`strides`参数指定了卷积核在输入张量上的滑动步长,`padding`参数指定了是否对输入张量进行填充。最后,我们在`Session`中运行反卷积操作,并打印输出结果。
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