jax.lax.conv_transpose

jax.lax.conv_transpose#

jax.lax.conv_transpose(lhs, rhs, strides, padding, rhs_dilation=None, dimension_numbers=None, transpose_kernel=False, precision=None, preferred_element_type=None)[源代码][源代码]#

用于计算 N 维卷积“转置”的便捷包装器。

此函数直接计算分数步长的卷积，而不是间接计算前向卷积的梯度（转置）。

参数:

  • lhs (Array) – 一个秩为 n+2 维的输入数组。

  • rhs (Array) – 一个秩为 n+2 的核权重数组。

  • strides (Sequence[int]) – n 个整数的序列，设置分数步长。

  • padding (str | Sequence[tuple[int, int]]) – ‘SAME’, ‘VALID’ 将被设置为相应前向卷积的转置，或者是一个由 n 个整数 2 元组组成的序列，描述每个 n 空间维度的前后填充。

  • rhs_dilation (Sequence[int] | None) – None，或一个包含 n 个整数的序列，给出在 rhs 的每个空间维度上应用的膨胀因子。RHS 膨胀也称为空洞卷积。

  • dimension_numbers (ConvGeneralDilatedDimensionNumbers) – 维度描述符元组，如 lax.conv_general_dilated 中所示。默认为 tensorflow 约定。

  • transpose_kernel (bool) – 如果为真，则翻转空间轴并交换内核的输入/输出通道轴。这使得此函数的输出与应用于同一内核的基于梯度的函数（如 keras.layers.Conv2DTranspose）的输出相同。在神经网络中的典型使用中，这完全没有意义，只是使输入/输出通道的指定变得混乱。

  • precision (lax.PrecisionLike) – 可选。可以是 None，这意味着后端的默认精度，一个 Precision 枚举值（Precision.DEFAULT、Precision.HIGH 或 Precision.HIGHEST），或者是一个包含两个 Precision 枚举的元组，指示 lhs` 和 rhs 的精度。

  • preferred_element_type (DTypeLike | None) – 可选。可以是 None，这意味着使用输入类型的默认累积类型，或者是一个数据类型，指示将结果累积到并返回该数据类型的结果。

返回:

转置 N-d 卷积，遵循 keras.layers.Conv2DTranspose 的输出填充约定。

返回类型:

Array

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