Conv2DTranspose

    该接口用于构建 Conv2DTranspose 类的一个可调用对象，具体用法参照 代码示例 。其将在神经网络中构建一个二维卷积转置层（Convlution2D Transpose Layer），其根据输入（input）、滤波器参数（num_filters、filter_size）、步长（stride）、填充（padding）、膨胀系数（dilation）、组数（groups）来计算得到输出特征图。输入和输出是 NCHW 格式，N是批数据大小，C是特征图个数，H是特征图高度，W是特征图宽度。滤波器的维度是 [M, C, H, W] ，M是输入特征图个数，C是输出特征图个数，H是滤波器高度，W是滤波器宽度。如果组数大于1，C等于输入特征图个数除以组数的结果。如果提供了偏移属性和激活函数类型，卷积的结果会和偏移相加，激活函数会作用在最终结果上。转置卷积的计算过程相当于卷积的反向计算，转置卷积又被称为反卷积（但其实并不是真正的反卷积）。详情请参考： 。

    输入 X 和输出 Out 的函数关系如下：

    其中：

    • Conv2DTranspose - 图1

      ：输入特征图， NCHW 格式的 Tensor

    • ：滤波器，维度为 [M, C, H, W] 的 Tensor

    • Conv2DTranspose - 图2

      ：卷积操作

    • ：偏移值，2-D Tensor ，维度为 [M,1]

    • Conv2DTranspose - 图3

    • OutOut ：输出值， 和 X 的维度可能不同

    输出维度计算示例

    • 输出：

      输出维度： (N,Cout,Hout,Wout)(N,Cout,Hout,Wout)

    • 其中

    H′out\=(Hin−1)∗strides[0]−2∗paddings[0]+dilations[0]∗(Hf−1)+1W′out\=(Win−1)∗strides[1]−2∗paddings[1]+dilations[1]∗(Wf−1)+1Hout∈[H′out,H′out+strides[0])Wout∈[W′out,W′out+strides[1])Hout′\=(Hin−1)∗strides[0]−2∗paddings[0]+dilations[0]∗(Hf−1)+1Wout′\=(Win−1)∗strides[1]−2∗paddings[1]+dilations[1]∗(Wf−1)+1Hout∈[Hout′,Hout′+strides[0])Wout∈[Wout′,Wout′+strides[1])

    参数：

    • num_channels (int) - 输入图像的通道数。

    • num_filters (int) - 滤波器的个数，和输出特征图个数相同。

    • filter_size (int|tuple) - 滤波器大小。如果 filter_size 是一个元组，则必须包含两个整型数，分别表示滤波器高度和宽度。否则，表示滤波器高度和宽度均为 filter_size 。

    • padding (int|tuple, 可选) - 填充大小。如果 padding 为元组，则必须包含两个整型数，分别表示竖直和水平边界填充大小。否则，表示竖直和水平边界填充大小均为 padding 。默认值：0。

    • dilation (int|tuple, 可选) - 膨胀系数大小。如果 dialation 为元组，则必须包含两个整型数，分别表示垂直和水平膨胀系数。否则，表示垂直和水平膨胀系数均为 dialation 。默认值：1。

    • groups (int, 可选) - 二维卷积层的组数。根据Alex Krizhevsky的深度卷积神经网络（CNN）论文中的分组卷积：当group=2，滤波器的前一半仅和输入特征图的前一半连接。滤波器的后一半仅和输入特征图的后一半连接。默认值：1。

    • param_attr (ParamAttr, 可选) - 指定权重参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。

    • bias_attr (ParamAttr|bool, 可选) - 指定偏置参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 。

    • use_cudnn (bool, 可选) - 是否使用cudnn内核，只有已安装cudnn库时才有效。默认值:True。

    • act (str, 可选) - 应用于输出上的激活函数，如tanh、softmax、sigmoid，relu等，支持列表请参考 激活函数 ，默认值：None。

    • dtype (str, 可选) - 数据类型，可以为”float32”或”float64”。默认值：”float32”。

    返回：无

    代码示例

    weight

    本层的可学习参数，类型为 Parameter

    本层的可学习偏置，类型为 Parameter