如何使用tensorflow实现反卷积？

Question

我想利用tensorflow实现全卷积网络。有一个函数

tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding, name),

可用于双线性上采样。但是，我对如何使用它感到困惑？输入是单通道图像，输出也是单通道图像，大小是输入的两倍。我尝试按如下方式使用该功能，但得到了 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)

Answer 1

知道了！（假设 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)

如何使用tensorflow实现反卷积？

How to use tensorflow to implement deconvolution?

tensorflow