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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描述这段代码 class VGGTest(nn.Module): def __init__(self, pretrained=True, numClasses=10): super(VGGTest, self).__init__() # conv1 1/2 self.conv1_1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.relu1_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv1_2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1) self.relu1_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # conv2 1/4 self.conv2_1 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self.relu2_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2_2 = nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1) self.relu2_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # conv3 1/8 self.conv3_1 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1) self.relu3_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv3_2 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.relu3_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv3_3 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.relu3_3 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # conv4 1/16 self.conv4_1 = nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu4_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv4_2 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu4_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv4_3 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu4_3 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # conv5 1/32 self.conv5_1 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu5_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv5_2 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu5_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv5_3 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu5_3 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool5 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

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