torch.nn.functional.conv_transpose1d¶
- torch.nn.functional.conv_transpose1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1) Tensor ¶
对由多个输入平面组成的输入信号应用一维转置卷积运算符,有时也称为“反卷积”。
此运算符支持 TensorFloat32.
有关详细信息和输出形状,请参阅
ConvTranspose1d
.注意
在某些情况下,当给定 CUDA 设备上的张量并使用 CuDNN 时,此运算符可能会选择非确定性算法以提高性能。如果这是不可取的,您可以尝试通过设置
torch.backends.cudnn.deterministic = True
使运算确定性(可能会降低性能)。有关更多信息,请参阅 可重复性.- 参数
input – 形状为 的输入张量
weight – 形状为 的滤波器
bias – 形状为 的可选偏差。默认值:None
stride – 卷积核的步幅。可以是单个数字或元组
(sW,)
。默认值:1padding –
dilation * (kernel_size - 1) - padding
零填充将添加到输入的每个维度的两侧。可以是单个数字或元组(padW,)
。默认值:0output_padding – 输出形状中每个维度的一侧添加的额外大小。可以是单个数字或元组
(out_padW)
。默认值:0groups – 将输入分成组, 应该可以被组数整除。默认值:1
dilation – 卷积核元素之间的间隔。可以是单个数字或元组
(dW,)
。默认值:1
示例
>>> inputs = torch.randn(20, 16, 50) >>> weights = torch.randn(16, 33, 5) >>> F.conv_transpose1d(inputs, weights)