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

分类: 文章 • 2023-04-06 22:28:54

https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/71713358

三个月没更新了啊，回来更一发～～

csdn上主要讲一些coding过程中遇到的函数，问题，解决方案。偏实践

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之前的文章里有人和我提了参数位置的问题，非常感谢。之前我用的tensorflow版本是0.8，在1.0大改以后很多参数交换了位置，所以我更新了版本到1.1.0rc1，请大家看代码的时候注意一下版本问题

/*******************************************************************************************************************************************************/

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：http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53444333
首先定义一个单通道图和3个卷积核

 


 

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

  1. 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：

  2. 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

  3. 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]

  4. 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

  5. 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

  6. 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

  7. 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'

  8.  

  9. 开始之前务必了解卷积的过程，参考我的另一篇文章：http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53444333

  10. 首先定义一个单通道图和3个卷积核

 
 

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

  2. 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

 
 

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

  2. 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：

 
 

  1. [[[[ 12.]

  2. [ 18.]

  3. [ 12.]]

  4.  

  5. [[ 18.]

  6. [ 27.]

  7. [ 18.]]

  8.  

  9. [[ 12.]

  10. [ 18.]

  11. [ 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：

 
 

  1. [[[[ 12. 12. 12.]

  2. [ 30. 30. 30.]

  3. [ 18. 18. 18.]

  4. [ 30. 30. 30.]

  5. [ 12. 12. 12.]]

  6.  

  7. [[ 30. 30. 30.]

  8. [ 75. 75. 75.]

  9. [ 45. 45. 45.]

  10. [ 75. 75. 75.]

  11. [ 30. 30. 30.]]

  12.  

  13. [[ 18. 18. 18.]

  14. [ 45. 45. 45.]

  15. [ 27. 27. 27.]

  16. [ 45. 45. 45.]

  17. [ 18. 18. 18.]]

  18.  

  19. [[ 30. 30. 30.]

  20. [ 75. 75. 75.]

  21. [ 45. 45. 45.]

  22. [ 75. 75. 75.]

  23. [ 30. 30. 30.]]

  24.  

  25. [[ 12. 12. 12.]

  26. [ 30. 30. 30.]

  27. [ 18. 18. 18.]

  28. [ 30. 30. 30.]

  29. [ 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
【TensorFlow】tf.nn.conv2d_transpose是怎样实现反卷积的？
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：

 
 

  1. [[[[ 27.]

  2. [ 27.]

  3. [ 18.]]

  4.  

  5. [[ 27.]

  6. [ 27.]

  7. [ 18.]]

  8.  

  9. [[ 18.]

  10. [ 18.]

  11. [ 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：

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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