conv1d_transpose

    一维转置卷积层（Convlution1D transpose layer）

    该层根据输入（input）、卷积核（kernel）和空洞大小（dilations）、步长（stride）、填充（padding）来计算输出特征层大小或者通过output_size指定输出特征层大小。输入(Input)和输出(Output)为NCL或NLC格式，其中N为批尺寸，C为通道数（channel），L为特征层长度。卷积核是MCL格式，M是输出图像通道数，C是输入图像通道数，L是卷积核长度。如果组数大于1，C等于输入图像通道数除以组数的结果。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）。欲了解转置卷积层细节，请参考下面的说明和 参考文献 。如果参数bias_attr不为False, 转置卷积计算会添加偏置项。如果act不为None，则转置卷积计算之后添加相应的激活函数。

    输入

    和输出

    conv1d_transpose - 图2

    函数关系如下：

    其中：

    • conv1d_transpose - 图4

      : 输入，具有NCL或NLC格式的3-D Tensor

    • : 卷积核，具有NCL格式的3-D Tensor

    • conv1d_transpose - 图6

      : 卷积计算（注意：转置卷积本质上的计算还是卷积）

    • : 偏置（bias），2-D Tensor，形状为 [M,1]

    • : 激活函数

    示例

    • 输入：

    • 输出：

      输出Tensor的形状 ：

      conv1d_transpose - 图12

    其中

    如果 padding = “SAME”:

    L′out\=(Lin+stride−1)strideLout′\=(Lin+stride−1)stride

    如果 padding = “VALID”:

    注意：

    如果output_size为None，则 LoutLout = L′outLout′ ;否则，指定的output_size（输出特征层的长度） LoutLout 应当介于 L′outLout′ 和 L′out+strideLout′+stride 之间（不包含 L′out+strideLout′+stride ）。

    由于转置卷积可以当成是卷积的反向计算，而根据卷积的输入输出计算公式来说，不同大小的输入特征层可能对应着相同大小的输出特征层，所以对应到转置卷积来说，固定大小的输入特征层对应的输出特征层大小并不唯一。

    如果指定了output_size， conv1d_transpose 可以自动计算卷积核的大小。

    参数:

    • x (Tensor) - 输入是形状为 [N,C,L][N,C,L] 或 [N,L,C][N,L,C] 的3-D Tensor，N是批尺寸，C是通道数，L是特征长度，数据类型为float16, float32或float64。

    • weight (Tensor) - 形状为 [C,M/g,kL][C,M/g,kL] 的卷积核（卷积核）。 M是输出通道数， g是分组的个数，kL是卷积核的长度。

    • bias (int|list|tuple，可选) - 偏置项，形状为： [M,][M,] 。

    • output_padding (int|list|tuple, optional): 输出形状上尾部一侧额外添加的大小. 默认值: 0.

    • groups (int，可选) - 一维卷积层的组数。根据Alex Krizhevsky的深度卷积神经网络（CNN）论文中的成组卷积：当group=n，输入和卷积核分别根据通道数量平均分为n组，第一组卷积核和第一组输入进行卷积计算，第二组卷积核和第二组输入进行卷积计算，……，第n组卷积核和第n组输入进行卷积计算。默认值：1。

    • dilation (int|list|tuple，可选) - 空洞大小。空洞卷积时会使用该参数，卷积核对输入进行卷积时，感受野里每相邻两个特征点之间的空洞信息。整数或包含一个整数的列表或元组。默认值：1。

    • output_size (int|list|tuple，可选) - 输出特征的长度，整数或包含一个整数的列表或元组。如果为 None , 则会用 filter_size, 和 stride 计算出输出特征的长度。如果 output_size 和 filter_size 同时被指定，则会遵循上述公式进行计算。output_size 和 filter_size 不能同时被设置为 。默认值：None。

    • data_format (str，可选) - 指定输入的数据格式，输出的数据格式将与输入保持一致，可以是”NCL”和”NLC”。N是批尺寸，C是通道数，L是特征长度。默认值：”NCL”。

    返回：3-D Tensor，数据类型与 input 一致。如果未指定激活层，则返回转置卷积计算的结果，如果指定激活层，则返回转置卷积和激活计算之后的最终结果。

    代码示例