conv1d_transpose

paddle.nn.functional. conv1d_transpose ( x, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1, output_size=None, data_format='NCL', name=None ) [源代码]

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 \(X\) 和输出 \(Out\) 函数关系如下：

\[\begin{split}Out=\sigma (W*X+b)\\\end{split}\]

其中：

  • \(X\)：输入，具有 NCL 或 NLC 格式的 3-D Tensor

  • \(W\)：卷积核，具有 NCL 格式的 3-D Tensor

  • \(*\)：卷积计算（注意：转置卷积本质上的计算还是卷积）

  • \(b\)：偏置（bias），2-D Tensor，形状为 [M,1]

  • \(σ\)：激活函数

  • \(Out\)：输出值，NCL 或 NLC 格式的 3-D Tensor，和 X 的形状可能不同

示例

  • 输入：

    输入 Tensor 的形状：\(（N，C_{in}， L_{in}）\)

    卷积核的形状：\(（C_{in}， C_{out}， L_f）\)

  • 输出：

    输出 Tensor 的形状：\(（N，C_{out}， L_{out}）\)

其中

\[\begin{split}& L'_{out} = (L_{in}-1)*stride - padding * 2 + dilation*(L_f-1)+1\\ & L_{out}\in[L'_{out},L'_{out} + stride)\end{split}\]

如果 padding = "SAME":

\[L'_{out} = \frac{(L_{in} + stride - 1)}{stride}\]

如果 padding = "VALID":

\[L'_{out} = (L_{in}-1)*stride + dilation*(L_f-1)+1\]

注意：

如果 output_size 为 None，则 \(L_{out}\) = \(L^\prime_{out}\)；否则，指定的 output_size（输出特征层的长度） \(L_{out}\) 应当介于 \(L^\prime_{out}\) 和 \(L^\prime_{out} + stride\) 之间（不包含 \(L^\prime_{out} + stride\) ）。

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。

参数

  • x (Tensor) - 输入是形状为 \([N, C, L]\) 或 \([N, L, C]\) 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 \([C, M/g, kL]\) 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：\([M,]\) 。

  • stride (int|list|tuple，可选) - 步长大小。整数或包含一个整数的列表或元组。默认值：1。

  • padding (int|list|tuple|str，可选) - 填充大小。可以是以下三种格式：（1）字符串，可以是"VALID"或者"SAME"，表示填充算法，计算细节可参考下述 padding = "SAME"或 padding = "VALID" 时的计算公式。（2）整数，表示在输入特征两侧各填充 padding 大小的 0。（3）包含一个整数的列表或元组，表示在输入特征两侧各填充 padding[0] 大小的 0。默认值：0。

  • 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) - 输出尺寸，整数或包含一个整数的列表或元组。如果为 None，则会用 filter_size(weight``的 shape), ``padding 和 stride 计算出输出特征图的尺寸。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"。

  • name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

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

import paddle
import paddle.nn.functional as F

# shape: (1, 2, 4)
x = paddle.to_tensor([[[4, 0, 9, 7],
                      [8, 0, 9, 2,]]], dtype="float32")
# shape: (2, 1, 2)
w = paddle.to_tensor([[[7, 0]],
                      [[4, 2]]], dtype="float32")

y = F.conv1d_transpose(x, w)
print(y)
# Tensor(shape=[1, 1, 5], dtype=float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
#        [[[60., 16., 99., 75., 4. ]]])