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TensorFlow tf.nn.conv2d_transpose 反卷积 TensorFlow tf.nn.conv2d_transpose是怎样实现反卷积的

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今天来介绍一下Tensorflow里面的反卷积操作,网上反卷积的用法的介绍比较少,希望这篇教程可以帮助到各位

反卷积出自这篇论文:Deconvolutional Networks,有兴趣的同学自行了解

首先无论你如何理解反卷积,请时刻记住一点,反卷积操作是卷积的反向

如果你随时都记住上面强调的重点,那你基本就理解一大半了,接下来通过一些函数的介绍为大家强化这个观念

conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding="SAME", data_format="NHWC", name=None)

除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共六个参数:
第一个参数value:指需要做反卷积的输入图像,它要求是一个Tensor
第二个参数filter:卷积核,它要求是一个Tensor,具有[filter_height, filter_width, out_channels, in_channels]这样的shape,具体含义是[卷积核的高度,卷积核的宽度,卷积核个数,图像通道数]
第三个参数output_shape:反卷积操作输出的shape,细心的同学会发现卷积操作是没有这个参数的,那这个参数在这里有什么用呢?下面会解释这个问题
第四个参数strides:反卷积时在图像每一维的步长,这是一个一维的向量,长度4
第五个参数padding:string类型的量,只能是"SAME","VALID"其中之一,这个值决定了不同的卷积方式
第六个参数data_format:string类型的量,'NHWC'和'NCHW'其中之一,这是tensorflow新版本中新加的参数,它说明了value参数的数据格式。'NHWC'指tensorflow标准的数据格式[batch, height, width, in_channels],'NCHW'指Theano的数据格式,[batch, in_channels,height, width],当然默认值是'NHWC'

开始之前务必了解卷积的过程,参考我的另一篇文章:https:

首先定义一个单通道图和3个卷积核

x1 = tf.constant(1.0, shape=[1,3,3,1])
kernel = tf.constant(1.0, shape=[3,3,3,1])

先别着急!我们不直接用反卷积函数,而是再定义一些图

x2 = tf.constant(1.0, shape=[1,6,6,3])
x3 = tf.constant(1.0, shape=[1,5,5,3])

x2是6×6的3通道图,x3是5×5的3通道图
好了,接下来对x3做一次卷积操作

y2 = tf.nn.conv2d(x3, kernel, strides=[1,2,2,1], padding="SAME")

所以返回的y2是一个单通道的图,如果你了解卷积过程,很容易看出来y2是[1,3,3,1]的Tensor,y2的结果如下:

[[[[ 12.]
  [ 18.]
  [ 12.]]
 
 [[ 18.]
  [ 27.]
  [ 18.]]
 
 [[ 12.]
  [ 18.]
  [ 12.]]]]

又一个很重要的部分!tf.nn.conv2d中的filter参数,是[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]的形式,而tf.nn.conv2d_transpose中的filter参数,是[filter_height, filter_width, out_channels,in_channels]的形式,注意in_channels和out_channels反过来了!因为两者互为反向,所以输入输出要调换位置

既然y2是卷积操作的返回值,那我们当然可以对它做反卷积,反卷积操作返回的Tensor,应该和x3的shape是一样的(不难理解,因为是卷积的反过程)

y3 = tf.nn.conv2d_transpose(y2,kernel,output_shape=[1,5,5,3], strides=[1,2,2,1],padding="SAME")

好,现在返回的y3果然是[1,5,5,3]的Tensor,结果如下:

[[[[ 12. 12. 12.]
  [ 30. 30. 30.]
  [ 18. 18. 18.]
  [ 30. 30. 30.]
  [ 12. 12. 12.]]
 
 [[ 30. 30. 30.]
  [ 75. 75. 75.]
  [ 45. 45. 45.]
  [ 75. 75. 75.]
  [ 30. 30. 30.]]
 
 [[ 18. 18. 18.]
  [ 45. 45. 45.]
  [ 27. 27. 27.]
  [ 45. 45. 45.]
  [ 18. 18. 18.]]
 
 [[ 30. 30. 30.]
  [ 75. 75. 75.]
  [ 45. 45. 45.]
  [ 75. 75. 75.]
  [ 30. 30. 30.]]
 
 [[ 12. 12. 12.]
  [ 30. 30. 30.]
  [ 18. 18. 18.]
  [ 30. 30. 30.]
  [ 12. 12. 12.]]]]

这个结果是怎么得来的?可以用一张动图来说明,图片来源:反卷积的真正含义


看起来,tf.nn.conv2d_transpose的output_shape似乎是多余的,因为知道了原图,卷积核,步长显然是可以推出输出图像大小的,那为什么要指定output_shape呢?
看这样一种情况:

y4 = tf.nn.conv2d(x2, kernel, strides=[1,2,2,1], padding="SAME")

我们把上面的x2也做卷积,获得shape为[1,3,3,1]的y4如下:

[[[[ 27.]
  [ 27.]
  [ 18.]]
 
 [[ 27.]
  [ 27.]
  [ 18.]]
 
 [[ 18.]
  [ 18.]
  [ 12.]]]]

[1,6,6,3]和[1,5,5,3]的图经过卷积得到了相同的大小,[1,3,3,1]
让我们再反过来看,那么[1,3,3,1]的图反卷积后得到什么呢?产生了两种情况。所以这里指定output_shape是有意义的,当然随意指定output_shape是不允许的,如下情况程序会报错:

y5 = tf.nn.conv2d_transpose(x1,kernel,output_shape=[1,10,10,3],strides=[1,2,2,1],padding="SAME")

以上是stride为2的情况,为1时也类似,当卷积核大于原图时,默认用VALID方式(用SAME就无意义了)参考下图:

程序清单:

import tensorflow as tf
 
x1 = tf.constant(1.0, shape=[1,3,3,1])
 
x2 = tf.constant(1.0, shape=[1,6,6,3])
 
x3 = tf.constant(1.0, shape=[1,5,5,3])
 
kernel = tf.constant(1.0, shape=[3,3,3,1])
 
 
 
y1 = tf.nn.conv2d_transpose(x1,kernel,output_shape=[1,6,6,3],
  strides=[1,2,2,1],padding="SAME")
 
y2 = tf.nn.conv2d(x3, kernel, strides=[1,2,2,1], padding="SAME")
 
y3 = tf.nn.conv2d_transpose(y2,kernel,output_shape=[1,5,5,3],
  strides=[1,2,2,1],padding="SAME")
 
y4 = tf.nn.conv2d(x2, kernel, strides=[1,2,2,1], padding="SAME")
 
'''
Wrong!!This is impossible
y5 = tf.nn.conv2d_transpose(x1,kernel,output_shape=[1,10,10,3],strides=[1,2,2,1],padding="SAME")
'''
sess = tf.Session()
tf.global_variables_initializer().run(session=sess)
x1_decov, x3_cov, y2_decov, x2_cov=sess.run([y1,y2,y3,y4])
print(x1_decov.shape)
print(x3_cov.shape)
print(y2_decov.shape)
print(x2_cov.shape)

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