Tensorflow.slim을 사용하여 convolution2d_transpose 적용

Question

tf.slim.conv2d 함수와 함께 2 개의 길쌈 레이어를 적용하려고 할 때 기본적으로 입력 이미지의 크기가 매번 절반 씩 줄어 듭니다. 그런 다음 convolution2d_transpose을 적용하여 원본 이미지 모양을 복원하고 싶습니다. 문제는 정확하게 조바꿈 함수를 사용하는 방법을 알지 못하기 때문에 문서가별로 도움이되지 않는다는 것입니다.

나는 사용자 지정 래퍼를 사용하지만, 여기에 내가 지금까지 무엇을 가지고 있어요 :

Input Batch [8, 161, 141] ----> Conv2d [outputs = 32, 
kernel_size = [41,11], stride= [2,2]] 
which cuts the original image in half, and another such layer which cuts it again. 

가 어떻게 지금이 두 층의 효과를 반대하는 convolution_transpose 기능을 적용 할 수 있는가?

Answer 1

가 tensorflow api-docs 링크에 따르면 위에서 제공 :

def convolution2d_transpose(
inputs, 
num_outputs, 
kernel_size, 
stride=1, 
padding='SAME', 
data_format=DATA_FORMAT_NHWC, 
activation_fn=nn.relu, 
normalizer_fn=None, 
normalizer_params=None, 
weights_initializer=initializers.xavier_initializer(), 
weights_regularizer=None, 
biases_initializer=init_ops.zeros_initializer(), 
biases_regularizer=None, 
reuse=None, 
variables_collections=None, 
outputs_collections=None, 
trainable=True, 
scope=None): 

당신이 당신의 예를 들어,이처럼 활용할 수 있습니다 : 시작

slim.convolution2d_transpose(input_tensor, 32, [4,4], [2,2], scope='output')