[英]Make tf.nn.conv2d_transpose in Pytorch
我的问题是如何使操作tf.nn.conv2d_transpose
在pytorch 。
请参阅下面的示例:
np.random.seed(42)
y_val = np.random.rand(1, 32, 32, 1024)
feats_val = np.random.rand(3, 3, 128, 1024)
y_tf = tf.Variable(y_val)
feats_tf = tf.Variable(feats_val)
y_tor = torch.tensor(y_val)
feats_tor = torch.tensor(feats_val)
y_up_tf = tf.nn.conv2d_transpose(y_tf, feats_tf, [1, 64, 64, 128], strides=[1,2,2,1])
我想在y_up_tf
使用y_tor
和feats_tor
y_tor
与feats_tor
相同的结果。
功能conv_tranpose2d似乎是您正在寻找的。 您不能像使用 tensdorflow 那样指定输出形状,而必须调整output_padding
以获得您想要的形状,但这是我认为的唯一区别。
import torch.nn.functional as F
y_up_tor = F.conv_transpose(y_tor, feats_tor, output_padding=(1,1), stride=(2,2))
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