Ответ 1
Получил! (предполагая input_size = [1, 13, 10,1])
with tf.name_scope('deconv') as scope:
deconv = tf.nn.conv2d_transpose(input_layer, [3, 3, 1, 1],
[1, 26, 20, 1], [1, 2, 2, 1], padding='SAME', name=None)
Я хочу использовать shadoworflow для реализации полностью сверточной сети. Существует функция
tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding, name),
который можно использовать для билинейного повышения дискретизации. Однако я смущен тем, как его использовать? Вход представляет собой изображение с одним каналом, а выход - также изображение с одним каналом, размер которого в два раза больше, чем у входа.
Я попытался использовать функцию следующим образом, но получил IndexError: list index out of range
:
with tf.name_scope('deconv') as scope:
deconv = tf.nn.conv2d_transpose(conv6, [3, 3, 1, 1],
[1, 26, 20, 1], 2, padding='SAME', name=None)
Получил! (предполагая input_size = [1, 13, 10,1])
with tf.name_scope('deconv') as scope:
deconv = tf.nn.conv2d_transpose(input_layer, [3, 3, 1, 1],
[1, 26, 20, 1], [1, 2, 2, 1], padding='SAME', name=None)