在 Pytorch 中制作 tf.nn.conv2d_transpose

Question

我的問題是如何使操作tf.nn.conv2d_transpose在pytorch 。

請參閱下面的示例：

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與feats_tor相同的結果。

Answer 1

功能conv_tranpose2d似乎是您正在尋找的。 您不能像使用 tensdorflow 那樣指定輸出形狀，而必須調整output_padding以獲得您想要的形狀，但這是我認為的唯一區別。

import torch.nn.functional as F
y_up_tor = F.conv_transpose(y_tor, feats_tor, output_padding=(1,1), stride=(2,2))