如何使用tensorflow.layers.con2d_transpose

tensorflow.layers.con2d_transpose是tensorflow的高级封装函数

使用时按正常的卷积来思考就可以了

先打出官方说明https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/conv2d_transpose

一如既往的简洁不明了。。。。

废话不多说，接下来马上上码

打开终端python3

设置测试数据

import tensorflow as tftf.set_random_seed(1)x = tf.random_normal(shape = [1,3,3,1])y = tf.layers.con2f_transpose(x,1,3)

运行

sess = tf.Session()tf.global_variables_initializer().run(session = sess)print(y.eval(session=sess))

结果

可以看出，输出是5*5的矩阵，输入是3*3的矩阵，步长是默认的[1,1]，padding是默认的 valid，

所以在使用函数时，先考虑输出的与输入的shape关系，

接下来有点绕口了！！

把输入函数的张量看作是普通卷积的输出，其他参数与普通卷积一样

把上面的 

y = tf.layers.con2f_transpose(x,1,3)

改成

y = tf.layers.con2f_transpose(x,2,3)

输出变成了

y输出的channel变成了2，说明fitter参数是描述输出的