Einführung: Tensorflow.js ist eine Open-Source-Bibliothek, die von Google entwickelt wurde, um maschinelle Lernmodelle sowie neuronale Deep-Learning-Netzwerke in der Browser- oder Nodeumgebung auszuführen.

Die Funktion .conv2dTranspose() wird verwendet, um die transponierte 2D-Faltung eines Bildes zu bestimmen. Es wird auch als Dekonvolution anerkannt.

Syntax:

tf.conv2dTranspose(x, filter, outputShape, strides, pad, dimRoundingMode?)

Parameter:

  • x: Das angegebene Eingabebild, das entweder Rang 3 oder Rang 4 hat und die Form: [batch, height, width, inDepth] hat. Falls der Rang 3 ist, wird außerdem die Charge der Größe 1 angenommen. Es kann vom Typ tf.Tensor3D, tf.Tensor4D, TypedArray oder Array sein.
  • filter: Der angegebene Filtertensor von Rang 4 und Form: [filterHeight, filterWidth, outDepth, inDepth]. Dabei muss inDepth mit inDepth im Eingabetensor übereinstimmen. Es kann vom Typ tf.Tensor4D, TypedArray oder Array sein.
  • outputShape: Die angegebene Ausgabeform, die Rang 4 oder sonst Rang 3 hat, und Form [batch, height, width, outDepth]. Falls der Rang 3 ist, wird der Stapel von 1 angenommen. Es kann vom Typ [Zahl, Zahl, Zahl, Zahl] oder [Zahl, Zahl, Zahl] sein.
  • Schritte: Die angegebenen Schritte der ursprünglichen Faltung der Form: [Schritthöhe, Schrittweite]. Es kann vom Typ [Zahl, Zahl] oder Zahl sein.
  • pad: Der angegebene Algorithmustyp zum Auffüllen, der in der nicht transponierten Form der Operation nützlich ist. Es kann vom Typ valid, same, number oder ExplicitPadding sein.
  • dimRoundingMode: Eine angegebene Zeichenfolge aus „Ceil“, „Round“ oder „Floor“. Falls kein Wert angegeben wird, ist der Standardwert abgeschnitten. Es ist optional und vom Typ Decke, Rund oder Boden.

Rückgabewert: Gibt tf.Tensor3D oder tf.Tensor4D zurück.

Beispiel 1:

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining input tensor
const x = tf.tensor3d([1, 2, 2, 3], [2, 2, 1]);
  
// Defining filter tensor
const y = tf.tensor4d([3, 3, 3, 2], [1, 2, 2, 1]);
  
// Calling conv2dTranspose() method
const result = tf.conv2dTranspose(x, y, [1, 1, 2], 2, 'same');
  
// Printing output
result.print();

Ausgabe:

Tensor
     [ [[3, 3],]]

Beispiel 2:

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling conv2dTranspose() method with 
// all its parameters
tf.tensor3d([1.1, 2.2, 3.3, 4.4], [2, 2, 1]).conv2dTranspose(
 tf.tensor4d([1.3, 1.2, null, -4], [1, 2, 2, 1]),
            [1, 1,  2], 1, 1, 'ceil').print();

Ausgabe:

Tensor
     [ [[5.7199998, -7.9199996],]]

Referenz: https://js.tensorflow.org/api/latest/#conv2dTranspose