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Conv1DTranspose 层

`Conv1DTranspose` 类

keras.layers.Conv1DTranspose(
    filters,
    kernel_size,
    strides=1,
    padding="valid",
    data_format=None,
    dilation_rate=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
)

1D 转置卷积层。

转置卷积的需求通常源于需要使用与普通卷积方向相反的变换，即将某种具有特定卷积输出形状的数据转换为某种具有其输入形状的数据，同时保持与该卷积兼容的连接模式。

参数

filters: int，输出空间的维度（转置卷积中的滤波器数量）。
kernel_size: int 或包含 1 个整数的元组/列表，指定转置卷积窗口的大小。
strides: int 或包含 1 个整数的元组/列表，指定转置卷积的步长。strides > 1 与 dilation_rate > 1 不兼容。
padding: 字符串，可以是 "valid" 或 "same" (不区分大小写)。"valid" 表示无填充。"same" 会在输入左/右均匀填充，使得输出在步长（steps）维度上的形状与输入相似（取决于步长和步长）。
data_format: 字符串，可以是 "channels_last" 或 "channels_first"。输入中维度的顺序。"channels_last" 对应于形状为 (batch, steps, features) 的输入，而 "channels_first" 对应于形状为 (batch, features, steps) 的输入。它默认为 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值。如果您从未设置过，则默认为 "channels_last"。
dilation_rate: int 或包含 1 个整数的元组/列表，指定用于空洞（dilated）转置卷积的膨胀率。
activation: 激活函数。如果为 None，则不应用激活函数。
use_bias: bool，如果为 True，则将偏置项添加到输出中。
kernel_initializer: 卷积核的初始化器。如果为 None，将使用默认初始化器 ("glorot_uniform")。
bias_initializer: 偏置向量的初始化器。如果为 None，将使用默认初始化器 ("zeros")。
kernel_regularizer: 卷积核的可选正则化器。
bias_regularizer: 偏置向量的可选正则化器。
activity_regularizer: 输出的可选正则化函数。
kernel_constraint: 可选的投影函数，用于在被 Optimizer 更新后应用于卷积核（例如，用于实现层权重的范数约束或值约束）。该函数必须将未投影的变量作为输入，并必须返回投影后的变量（必须具有相同的形状）。在执行异步分布式训练时，使用约束是不安全的。
bias_constraint: 可选的投影函数，用于在被 Optimizer 更新后应用于偏置项。

输入形状

如果 data_format="channels_last"：形状为 (batch_shape, steps, channels) 的 3D 张量
如果 data_format="channels_first"：形状为 (batch_shape, channels, steps) 的 3D 张量

输出形状

如果 data_format="channels_last"：形状为 (batch_shape, new_steps, filters) 的 3D 张量
如果 data_format="channels_first"：形状为 (batch_shape, filters, new_steps) 的 3D 张量

一个 3D 张量，表示 activation(conv1d_transpose(inputs, kernel) + bias)。

抛出异常

ValueError: 当 strides > 1 和 dilation_rate > 1 同时成立时。

参考

示例

>>> x = np.random.rand(4, 10, 128)
>>> y = keras.layers.Conv1DTranspose(32, 3, 2, activation='relu')(x)
>>> print(y.shape)
(4, 21, 32)

Conv1DTranspose 层

Conv1DTranspose 类

Conv1DTranspose 层

Conv1DTranspose 类

`Conv1DTranspose` 类