create_dl_layer_transposed_convolutionT_create_dl_layer_transposed_convolutionCreateDlLayerTransposedConvolutionCreateDlLayerTransposedConvolutioncreate_dl_layer_transposed_convolution创建深度学习层转置卷积（算子）

名称

create_dl_layer_transposed_convolutionT_create_dl_layer_transposed_convolutionCreateDlLayerTransposedConvolutionCreateDlLayerTransposedConvolutioncreate_dl_layer_transposed_convolution — 创建转置卷积层。

签名

描述

算子 create_dl_layer_transposed_convolutioncreate_dl_layer_transposed_convolutionCreateDlLayerTransposedConvolutionCreateDlLayerTransposedConvolutionCreateDlLayerTransposedConvolutioncreate_dl_layer_transposed_convolution 创建一个转置卷积层，其句柄通过 DLLayerTransposedConvolutionDLLayerTransposedConvolutionDLLayerTransposedConvolutionDLLayerTransposedConvolutionDLLayerTransposedConvolutiondllayer_transposed_convolution 返回。

参数 DLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputdllayer_input 确定输入层，并期望层句柄作为值。

参数 LayerNameLayerNameLayerNameLayerNamelayerNamelayer_name 用于设置单个层的名称。请注意，若使用 create_dl_modelcreate_dl_modelCreateDlModelCreateDlModelCreateDlModelcreate_dl_model 创建模型，则创建网络中的每个层必须具有唯一名称。

参数 KernelSizeKernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size 指定滤波核在 width 和 height 上的尺寸。目前仅支持二次核。

限制： 此值必须为长度为 1 的元组。

参数 StrideStrideStrideStridestridestride 决定滤波器在 row 和 column 方向上的偏移量。

限制： 此值必须为长度为 1 的元组。

参数 KernelDepthKernelDepthKernelDepthKernelDepthkernelDepthkernel_depth 定义输出特征图的深度。

限制： 此值必须为长度为 1 的元组。

参数 GroupsGroupsGroupsGroupsgroupsgroups 决定滤波器组的数量。目前仅支持单个滤波器组。

限制： 此值必须为长度为 1 的元组。

参数 PaddingPaddingPaddingPaddingpaddingpadding 会将值为 0 的 像素有效地附加到输入的每个边界上。此设置确保具有相同 KernelSizeKernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size、StrideStrideStrideStridestridestride 和 PaddingPaddingPaddingPaddingpaddingpadding 值的卷积层与转置卷积层在输入输出形状上呈互逆关系。支持的 PaddingPaddingPaddingPaddingpaddingpadding 值包括：

• 'half_kernel_size'"half_kernel_size""half_kernel_size""half_kernel_size""half_kernel_size""half_kernel_size"：上式中 的整数值取决于指定的 KernelSizeKernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size。更精确地，其计算为 。

• 'none'"none""none""none""none""none"：公式中 的值为 0。

• 像素数量：为每个边界指定公式中 的整数值。支持以下元组长度：

  • 单数值：左/右/上/下四个方向的统一 值。

  • 双数值：左/右和上/下方向的 值：[l/r, t/b]。

  • 四数值：左、右、上、下方向的 值：[l,r,t,b]。

    限制： 'runtime'"runtime""runtime""runtime""runtime""runtime" 'gpu'"gpu""gpu""gpu""gpu""gpu" 不支持非对称填充，即左右两侧的填充值必须相等，上下两侧的填充值也必须相等。

  限制： 整数填充值必须小于为 KernelSizeKernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size 设置的值。

支持以下泛型参数 GenParamNameGenParamNameGenParamNameGenParamNamegenParamNamegen_param_name 及其对应值 GenParamValueGenParamValueGenParamValueGenParamValuegenParamValuegen_param_value：

'bias_term'"bias_term""bias_term""bias_term""bias_term""bias_term"：

确定该层是否包含偏置项。

默认值： 'true'"true""true""true""true""true"

'is_inference_output'"is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output"：

确定 apply_dl_modelapply_dl_modelApplyDlModelApplyDlModelApplyDlModelapply_dl_model 是否将此层的输出包含在字典 DLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchdlresult_batch 中，即使未在 OutputsOutputsOutputsOutputsoutputsoutputs 中指定此层（'true'"true""true""true""true""true"）或不包含（'false'"false""false""false""false""false"）。

默认值： 'false'"false""false""false""false""false"

'learning_rate_multiplier'"learning_rate_multiplier""learning_rate_multiplier""learning_rate_multiplier""learning_rate_multiplier""learning_rate_multiplier"：

训练期间用于该层的学习率乘数。若将 'learning_rate_multiplier'"learning_rate_multiplier""learning_rate_multiplier""learning_rate_multiplier""learning_rate_multiplier""learning_rate_multiplier" 设为 0.0，则训练时将跳过该层。

默认值： 1.0

'output_padding'"output_padding""output_padding""output_padding""output_padding""output_padding"：

当 KernelSizeKernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size 和 StrideStrideStrideStridestridestride 大于 1时，可用于解决输出形状的歧义问题。如上文参数 PaddingPaddingPaddingPaddingpaddingpadding 的描述所述，对于具有相同 KernelSizeKernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size、StrideStrideStrideStridestridestride 和 PaddingPaddingPaddingPaddingpaddingpadding（以及膨胀）设置的输入与输出形状，转置卷积层可视为卷积层的逆运算。然而卷积层可将多种形状映射至相同输出空间维度。例如当 KernelSizeKernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size 为 3、PaddingPaddingPaddingPaddingpaddingpadding 为 1、StrideStrideStrideStridestridestride 为 2 时，空间维度 (H, W) = '(4, 4)'"(4, 4)""(4, 4)""(4, 4)""(4, 4)""(4, 4)" 与 (H, W) = '(3, 3)'"(3, 3)""(3, 3)""(3, 3)""(3, 3)""(3, 3)" 的输入均会被映射至 (H, W) = '(2, 2)'"(2, 2)""(2, 2)""(2, 2)""(2, 2)""(2, 2)" 的输出形状。若要通过转置卷积（保持相同 KernelSizeKernelSizeKernelSizeKernelSizekernelSizekernel_size、StrideStrideStrideStridestridestride 和 PaddingPaddingPaddingPaddingpaddingpadding）恢复为 '(4, 4)'"(4, 4)""(4, 4)""(4, 4)""(4, 4)""(4, 4)"，则需将 'output_padding'"output_padding""output_padding""output_padding""output_padding""output_padding" 设为 1。 'output_padding'"output_padding""output_padding""output_padding""output_padding""output_padding" 不得大于下边和右边 PaddingPaddingPaddingPaddingpaddingpadding 且仅当 StrideStrideStrideStridestridestride 大于 1 时才能设置为大于 0 。

默认值： 0

'weight_filler'"weight_filler""weight_filler""weight_filler""weight_filler""weight_filler"：

定义权重初始化的模式。有关此参数及其取值的详细说明，请参阅 create_dl_layer_convolutioncreate_dl_layer_convolutionCreateDlLayerConvolutionCreateDlLayerConvolutionCreateDlLayerConvolutioncreate_dl_layer_convolution。

值列表： 'xavier'"xavier""xavier""xavier""xavier""xavier", 'msra'"msra""msra""msra""msra""msra", 'const'"const""const""const""const""const"

默认值： 'xavier'"xavier""xavier""xavier""xavier""xavier"

'weight_filler_const_val'"weight_filler_const_val""weight_filler_const_val""weight_filler_const_val""weight_filler_const_val""weight_filler_const_val"：

指定常量权重初始化值。有关此参数及其取值的详细说明，请参阅 create_dl_layer_convolutioncreate_dl_layer_convolutionCreateDlLayerConvolutionCreateDlLayerConvolutionCreateDlLayerConvolutioncreate_dl_layer_convolution。

默认值： 0.5

'weight_filler_variance_norm'"weight_filler_variance_norm""weight_filler_variance_norm""weight_filler_variance_norm""weight_filler_variance_norm""weight_filler_variance_norm"：

'weight_filler'"weight_filler""weight_filler""weight_filler""weight_filler""weight_filler" 的取值范围。有关此参数及其取值的详细说明，请参阅 create_dl_layer_convolutioncreate_dl_layer_convolutionCreateDlLayerConvolutionCreateDlLayerConvolutionCreateDlLayerConvolutioncreate_dl_layer_convolution。

值列表： 'norm_average'"norm_average""norm_average""norm_average""norm_average""norm_average", 'norm_in'"norm_in""norm_in""norm_in""norm_in""norm_in", 'norm_out'"norm_out""norm_out""norm_out""norm_out""norm_out", 常量值 (与 'weight_filler'"weight_filler""weight_filler""weight_filler""weight_filler""weight_filler" = 'msra'"msra""msra""msra""msra""msra" 组合使用)

默认值： 'norm_in'"norm_in""norm_in""norm_in""norm_in""norm_in"

使用 create_dl_layer_transposed_convolutioncreate_dl_layer_transposed_convolutionCreateDlLayerTransposedConvolutionCreateDlLayerTransposedConvolutionCreateDlLayerTransposedConvolutioncreate_dl_layer_transposed_convolution 算子创建的层，其特定参数可通过其他算子进行设置与检索。下表概述了可通过 set_dl_model_layer_paramset_dl_model_layer_paramSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamset_dl_model_layer_param 设置的参数，以及可通过 get_dl_model_layer_paramget_dl_model_layer_paramGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamget_dl_model_layer_param 或 get_dl_layer_paramget_dl_layer_paramGetDlLayerParamGetDlLayerParamGetDlLayerParamget_dl_layer_param 检索的参数。请注意，算子 set_dl_model_layer_paramset_dl_model_layer_paramSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamset_dl_model_layer_param 和 get_dl_model_layer_paramget_dl_model_layer_paramGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamget_dl_model_layer_param 需基于 create_dl_modelcreate_dl_modelCreateDlModelCreateDlModelCreateDlModelcreate_dl_model 创建的模型。

执行信息

• 多线程类型：可重入（与非独占算子并行运行）。
• 多线程作用域：全局（可从任何线程调用）。
• 未采用并行化处理。

参数

模块

深度学习训练

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