最近我一直试图理解tensorflow的tf.nn.conv2d_transpose，但是我很难理解它的输入参数。此外，padding="SAME"是如何为conv2d_transpose工作的？它是应用于输出图像还是输入？
浏览 0提问于2018-04-11得票数 1
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我正在尝试使用tensorflow构建反卷积网络。 self.d_optim = optimizer.apply_gradients(grad_and_vars)File "main.py", line 74, in <module>File "/usr/local/lib/python2.7/dist- pa
浏览 0提问于2017-03-10得票数 1
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在运行tensorflow代码时，我得到了以下错误： File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_shape.py", line 579, in merge_with
浏览 0提问于2018-04-13得票数 3
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我想知道，在通过卷积滤波然后反卷积滤波器传播张量后，是否有可能得到相同的张量。例如： random_image = np.random.rand(1, 6, 6, 3)conv = tf.layers.conv2d(input_image, filters=6, kernel_size=[3, 3], strides=(1, 1), data_format="channels_last")
deconv = tf.layers.conv2d_
浏览 13提问于2019-04-03得票数 1
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imagein: noise, weights: dw})我一直在尝试找出conv2d_transpose，以便在Tensorflow中反转卷积。
浏览 0提问于2016-06-18得票数 4
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tensorflow中最接近的类似物是conv2d_transpose。
是否可以在MPS默认操作之间进行某种类型的插件自定义操作？
浏览 5提问于2017-02-02得票数 4
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我正在创建一个在tensorflow中的卷积自动编码器。我得到了一个准确的错误： [[Node: conv2d_transposeSAME", strides=[1, 1, 1, 1], use_cu
浏览 0提问于2016-05-01得票数 0
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conv2d_transpose()操作的文档没有清楚地解释它的作用：这种操作有时被称为之后的“反卷积”，但实际上是conv2d的转置(梯度)，而不是实际的反卷积。
浏览 66提问于2016-09-07得票数 45
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我试图在conv2d_transpose中使用批处理规范化，如下所示：
h1 = tf.layers.conv2d_transpose(inputs, 64, 4, 2, padding='SAME',我已经看到，其他人在Keras中出现了这个错误，因为TensorFlow和Theano在维度排序上存在差异。但是，我使用的是纯TensorFlow，我的所有变量都是TensorFlow维度格式的(batch_size, height, width, channels)，conv2d_transpo
浏览 3提问于2017-11-27得票数 0
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当我构建用于分割的FCN时，我希望图像保持输入数据的原始大小，因此我使用完全卷积层。当我选择固定的输入大小时，比如(224,224)，转置卷积工作得很好。但是，当我将使用(224,224)的代码更改为(h，w)时，我遇到了以下错误。我之前用谷歌搜索过了，但我没弄明白。有谁可以帮我？谢谢。InvalidArgumentError (see above for traceback): Conv2DSlowBackpropInput: Size 6
浏览 0提问于2018-07-03得票数 2
我有Tensorflow GPU 1.8版本，但我尝试了CPU版本，并得到了错误。但是当我将Tensorflow (CPU)降级到1.3时，我没有收到任何错误。Tensorflow是使用Pip的虚拟环境安装的。import tensorflow as tftensorflow.python.fram
浏览 1提问于2018-06-08得票数 2
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我想在TensorFlow中构建分类器时，使用带有动量的梯度下降(跟踪以前的梯度)。所以我不想使用tensorflow.train.GradientDescentOptimizer，但我想使用tensorflow.gradients来计算梯度，跟踪以前的梯度，并根据它们更新权重。我如何在TensorFlow中做到这一点？
浏览 16提问于2016-08-26得票数 5
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我最近读了一段Pytorch代码，遇到了loss.backward()和optimizer.step()函数，有没有类似于使用tensorflow/keras的函数呢？
浏览 2提问于2020-05-05得票数 6
我正在尝试移植一些在Tensorflow上使用CUDNN的代码。大多数aws很容易移植，但是我在将cudnnConvolutionBackwardFilter移植到Tensorflow时遇到了问题。我尝试使用conv2d和conv2d_transpose，但它们都不适用于这种配置。我想做一个循环，做所有的卷积和结果的求和，但是我没有在tensorflow图中找到这样一个循环的方法。
我如何将这样的代码翻译成Tensorflow？
浏览 0提问于2016-12-15得票数 1
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我试图了解TensorFlow如何计算tf.train.GradientDescentOptimizer的梯度。如果我理解TensorFlow白皮书中的4.1节，它通过向TensorFlow图中添加节点来计算基于反向传播的梯度，该图计算原始图中节点的派生。当TensorFlow需要计算一个张量C相对于C所依赖的某个张量I的梯度时，它首先在计算图中从I到C找到路径，然后从C返回I，然后对反向路径上的每一个操作添加一个节点到TensorFlow图，利用链规
浏览 0提问于2016-09-19得票数 4
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我想使用一个conv2d_tranpose (或反褶积)，而不是在我的网络重采样。这需要将一个output_shape传递给函数调用。这不是问题，我可以计算出来。但是我想使用None作为batch_size来保持设置的灵活性。这有可能吗？tf.nn.conv2d_transpose(hd_conv1, Wd_conv1, [batch_size, 14,14,64], strides=[1,2,2,1], padding="SAME")
T
浏览 3提问于2016-11-16得票数 4
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我使用的是tensorflow 1.0.0，我想访问tensorflow.layers模块。该模块似乎存在：Out[12]: '__doc__', '__nameaverage_pooling1d', 'average_pooling3d',
&
浏览 1提问于2017-02-24得票数 5
tf.variable_scope(scope) as scope: biases_initializer = g.get_tensor_by_name("prsr/conditioning/deconv/Conv2d_transposefunc_wi
浏览 2提问于2017-04-05得票数 1
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