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Conv3DTranspose 层

[源代码]

Conv3DTranspose

tf_keras.layers.Conv3DTranspose(
    filters,
    kernel_size,
    strides=(1, 1, 1),
    padding="valid",
    output_padding=None,
    data_format=None,
    dilation_rate=(1, 1, 1),
    activation=None,
    use_bias=True,
    kernel_initializer="glorot_uniform",
    bias_initializer="zeros",
    kernel_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None,
    bias_constraint=None,
    **kwargs
)

转置卷积层(有时称为反卷积)。

通常需要转置卷积是因为需要使用与普通卷积方向相反的变换,即从某个具有普通卷积输出形状的内容,变换到具有其输入形状的内容,同时保持与该卷积兼容的连接模式。

当将此层用作模型的第一个层时,请提供关键字参数 input_shape(整数元组或 None,不包括样本轴),例如,如果 data_format="channels_last",对于具有 3 个通道的 128x128x128 体积,input_shape=(128, 128, 128, 3)

参数

  • filters: 整数,输出空间的维度(即卷积中的输出滤波器数量)。
  • kernel_size: 整数或包含 3 个整数的元组/列表,指定 3D 卷积窗口的深度、高度和宽度。可以是单个整数,为所有空间维度指定相同的值。
  • strides: 整数或包含 3 个整数的元组/列表,指定卷积沿深度、高度和宽度的步幅。可以是单个整数,为所有空间维度指定相同的值。指定任何 != 1 的步幅值与指定任何 != 1 的 dilation_rate 值不兼容。
  • padding: "valid""same" 之一(不区分大小写)。"valid" 表示无填充。"same" 会在输入的左/右、上/下或前/后均匀填充零,使得输出具有与输入相同的深度、高度和宽度维度。
  • output_padding: 整数或包含 3 个整数的元组/列表,指定沿深度、高度和宽度的填充量。可以是单个整数,为所有空间维度指定相同的值。沿给定维度的输出填充量必须小于沿该维度的步幅。如果设置为 None(默认),则推断输出形状。
  • data_format: 字符串,channels_last(默认)或 channels_first 之一。输入中的维度顺序。channels_last 对应形状为 (batch_size, depth, height, width, channels) 的输入,而 channels_first 对应形状为 (batch_size, channels, depth, height, width) 的输入。如果未指定,则使用 ~/.keras/keras.json(如果存在)中的 Keras 配置文件中的 image_data_format 值,否则使用 'channels_last'。默认为 'channels_last'。
  • dilation_rate: 整数或包含 3 个整数的元组/列表,指定用于空洞卷积的空洞率。可以是单个整数,为所有空间维度指定相同的值。目前,指定任何 != 1 的 dilation_rate 值与指定任何 != 1 的步幅值不兼容。
  • activation: 要使用的激活函数。如果未指定,则不应用激活函数(参见 keras.activations)。
  • use_bias: 布尔值,表示层是否使用偏置向量。
  • kernel_initializer: kernel 权重矩阵的初始化器(参见 keras.initializers)。默认为 'glorot_uniform'。
  • bias_initializer: 偏置向量的初始化器(参见 keras.initializers)。默认为 'zeros'。
  • kernel_regularizer: 应用于 kernel 权重矩阵的正则化函数(参见 keras.regularizers)。
  • bias_regularizer: 应用于偏置向量的正则化函数(参见 keras.regularizers)。
  • activity_regularizer: 应用于层输出(其“激活”)的正则化函数(参见 keras.regularizers)。
  • kernel_constraint: 应用于核矩阵的约束函数(参见 keras.constraints)。
  • bias_constraint: 应用于偏置向量的约束函数(参见 keras.constraints)。

输入形状

5D 张量,形状为:如果 data_format='channels_first',则为 (batch_size, channels, depth, rows, cols);如果 data_format='channels_last',则为 (batch_size, depth, rows, cols, channels)

输出形状

5D 张量,形状为:如果 data_format='channels_first',则为 (batch_size, filters, new_depth, new_rows, new_cols);如果 data_format='channels_last',则为 (batch_size, new_depth, new_rows, new_cols, filters)。由于填充,depthrowscols 的值可能已更改。如果指定了 output_padding

new_depth = ((depth - 1) * strides[0] + kernel_size[0] - 2 * padding[0] +
output_padding[0])
new_rows = ((rows - 1) * strides[1] + kernel_size[1] - 2 * padding[1] +
output_padding[1])
new_cols = ((cols - 1) * strides[2] + kernel_size[2] - 2 * padding[2] +
output_padding[2])

返回值

表示 activation(conv3dtranspose(inputs, kernel) + bias) 的 5 阶张量。

抛出

  • ValueError: 如果 padding 为 `"causal"`。
  • ValueError: 当 strides > 1 且 dilation_rate > 1 时。

参考文献