深度学习 tensorflow tf.layers.conv2d_transpose 反卷积 上采样

参数

conv2d_transpose(
inputs,
filters,
kernel_size,
strides=(1, 1),
padding=’valid’,
data_format=’channels_last’,
activation=None,
use_bias=True,
kernel_initializer=None,
bias_initializer=tf.zeros_initializer(),
kernel_regularizer=None,
bias_regularizer=None,
activity_regularizer=None,
kernel_constraint=None,
bias_constraint=None,
trainable=True,
name=None,
reuse=None
)

比较关注的参数：

• inputs: 输入的张量
• filters: 输出卷积核的数量
• kernel_size : 在卷积操做中卷积核的大小
• strides: （不太理解，我直接理解成放大的倍数）
• padding : ‘valid’ 或者 ‘same’。

观察以后看到，补0 过程分为两个部分：元素之间和外轮廓

1 、当padding = ‘valid’时：

     元素之间补0：（input_size - 1）×（strides - 1）

     外轮廓补0：（kernel_size - 1）× 2

     output_size = (input_size  + （input_size - 1）×（strides - 1） +（kernel_size - 1）× 2 - kernel_size ) / 1 + 1

二、当padding = ‘same’时：

     output_size = input_size × strides

     他是经过调整外轮廓的补0 数量实现的，若是不够，我我的以为可能元素之间补0也会减小

img = np.random.randint(0, 255, (5, 16, 16, 32)).astype(np.float32)
img_t = tf.constant(img, tf.float32)
 
transpose_v = tf.layers.conv2d_transpose(inputs=img_t, filters=16, kernel_size=(6, 6), strides=(2, 2), padding='valid')
transpose_s = tf.layers.conv2d_transpose(inputs=img_t, filters=16, kernel_size=(6, 6), strides=(2, 2), padding='same')
print('valid 输出尺寸：', transpose_v.shape)
print('same 输出尺寸： ', transpose_s.shape)
 
 
valid 输出尺寸： (5, 36, 36, 16)
same 输出尺寸：  (5, 32, 32, 16)

反卷积的过程

• Step 1 扩充: 将 inputs 进行填充扩大。扩大的倍数与strides有关。扩大的方式是在元素之间插strides - 1 个 0
• Step 2 卷积: 对扩充变大的矩阵，用大小为kernel_size卷积核作卷积操做，这样的卷积核有filters个，而且这里的步长为1(与参数strides无关，必定是1)

举个例子：

• inputs：[ [1, 1], [2,2] ]
• strides = 2(扩大2倍)
• filters = 1
• kernel_size = 3(假设核的值都是1)
• padding = ‘same’

Step 1：[2,2] 扩大至 [4,4]

• 问题描述：一个矩阵XX，经过 3*3 大小的卷积核，以 ‘same’的padding形式，步长为2作卷积，获得 [[1,1],[2,2]]，问XX长啥样
  
  经过填充，让原来2*2的矩阵变成4*4。填充的方式是我本身根据代码给出的结果猜的，大概就是先在元素之间插strides - 1个0，而后在填充边缘使矩阵达到目标尺寸。
  目标尺寸能够根据下面的公式来求：
  
  其中 x为目标尺寸，k是卷积核的尺寸, p表示填充的个数, o表示输出的尺寸,s表示步长。
  在这里，k,p,s,o都是已知的，求x便可。可是由于有取整操做，实际上会有两个值符合x，彷佛是取大的那个。
  在这个例子中k=3,p=1,s=2,o=2，获得x=4或x=3或x=3，取大的那个，因此x=4

Step 2 : 作卷积，卷积核大小3*3， 步长为1

这一步就是普通的作卷积操做。

 

代码验证

a = np.array([[1,1],[2,2]], dtype=np.float32)
# [[1,1],
#  [2,2]]

# tf.layers.conv2d_transpose 要求输入是4维的
a = np.reshape(a, [1,2,2,1])

# 定义输入
x = tf.constant(a,dtype=tf.float32)
# 进行tf.layers.conv2d_transpose
upsample_x = tf.layers.conv2d_transpose(x, 1, 3, strides=2, padding='same', kernel_initializer=tf.ones_initializer())
with tf.Session() as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()
    print(sess.run(upsample_x))
    # [[[[1],[1],[2],[1]],
    #   [[1],[1],[2],[1]],
    #   [[3],[3],[6],[3]],
    #   [[2],[2],[4],[2]]]]