python - Tensorflow conv2d_transpose(deconv)out_backprop 的行数与计算的不匹配

Question

编辑 我的问题是过滤器的宽度和高度，我误解了 API 文档...现在正在更正

解决方案 遵循来自 here 的反卷积幻灯片 53

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我有一个与 here 类似的问题但它有点有趣。

我的错误是Conv2DBackpropInput: Number of rows of out_backprop doesn't match computed: actual = 25, computed = 26在优化器初始化时。

...所以它差了 1？

一些背景...

我有一个尺寸为 <tf.Tensor 'MaxPool_2:0' shape=(?, 25, 25, 128) dtype=float32> 的转换层

输入图像为 200x200，我有 3 个 maxpool 层——因此 h = w = 25。我想添加 3 个 deconv 层，以便返回原始分辨率(我正在进行图像分割)。

deconv 代码如下:

temp_batch_size = tf.shape(x)[0]
# output_shape = tf.pack([temp_batch_size, 50, 50, 64])
output_shape = [temp_batch_size, 50, 50, 64]
conv4 = tf.nn.conv2d_transpose(conv3, weights['wdc1'], output_shape=output_shape, strides=[1,1,1,1], padding="VALID")
# conv4 = tf.nn.local_response_normalization(conv4)

# output_shape = tf.pack([temp_batch_size, 100, 100, 32])
output_shape = [temp_batch_size, 100, 100, 32]
conv5 = tf.nn.conv2d_transpose(conv4, weights['wdc2'], output_shape=output_shape, strides=[1,1,1,1], padding="VALID")
# conv5 = tf.nn.local_response_normalization(conv5)

# output_shape = tf.pack([temp_batch_size, 200, 200, 1])
output_shape = [temp_batch_size, 200, 200, 1]
conv6 = tf.nn.conv2d_transpose(conv5, weights['wdc3'], output_shape=output_shape, strides=[1,1,1,1], padding="VALID")
# conv6 = tf.nn.local_response_normalization(conv6)

(你可以看到我尝试了 tf.pack() 但没有成功——正如推荐的 here )权重在哪里:

'wdc1' : tf.Variable(tf.random_normal([25, 25, 64,128])),

'wdc2' : tf.Variable(tf.random_normal([50, 50, 32,64])),

'wdc3' : tf.Variable(tf.random_normal([100, 100, 1,32])),

一些调试看起来像这样:

(Pdb) conv3
<tf.Tensor 'MaxPool_2:0' shape=(?, 25, 25, 128) dtype=float32>
(Pdb) conv4
<tf.Tensor 'conv2d_transpose:0' shape=(?, ?, ?, ?) dtype=float32>
(Pdb) conv5
<tf.Tensor 'conv2d_transpose_1:0' shape=(?, ?, ?, ?) dtype=float32>
(Pdb) conv6
<tf.Tensor 'conv2d_transpose_2:0' shape=(?, ?, ?, ?) dtype=float32>

我觉得很奇怪，因为我有 temp_batch_size = tf.shape(x)[0] 这行(推荐here)，最后3个维度也是问号？如果我将第一个维度更改为常量(例如 10)，我会得到 <tf.Tensor 'conv2d_transpose:0' shape=(10, 50, 50, 64) dtype=float32>

所以也许这是我的问题的一部分？如果我将它改回常量 batch_size然后我得到错误 ValueError: Shapes (10, 101, 101, 32) and (10, 100, 100, 32) are not compatible在优化器初始化时。再一次，差一个。

使用此配置进行调试...

(Pdb) conv4
<tf.Tensor 'conv2d_transpose:0' shape=(10, 50, 50, 64) dtype=float32>
(Pdb) conv5
<tf.Tensor 'conv2d_transpose_1:0' shape=(10, 100, 100, 32) dtype=float32>
(Pdb) conv6
<tf.Tensor 'conv2d_transpose_2:0' shape=(10, 200, 200, 1) dtype=float32>

问题是我的步数吗？它们应该是什么(我尝试了不同的变体但没有成功)

Answer 1

使用转置卷积时，您需要逆向思考:在给定输出(形状 [batch_size, 200, 200, 1])？

您将进行连续的 3x3 卷积和最大池化。不幸的是，TensorFlow 中尚不提供反池化，因此您只能使用转置卷积。

过滤器应具有正常的 CNN 形状:例如 3x3 卷积或 5x5。如果你想增加输出大小，你需要使用跨步转置卷积。

weights = {
  'wdc1' : tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 64, 128])),
  'wdc2' : tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 32, 64])),
  'wdc3' : tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 32]))
}

还有代码(不要忘记 stride = 2):

temp_batch_size = 10

conv3 = tf.zeros([temp_batch_size, 25, 25, 128])
output_shape = [temp_batch_size, 50, 50, 64]
conv4 = tf.nn.conv2d_transpose(conv3, weights['wdc1'], output_shape=output_shape, strides=[1,2,2,1], padding="SAME")

output_shape = [temp_batch_size, 100, 100, 32]
conv5 = tf.nn.conv2d_transpose(conv4, weights['wdc2'], output_shape=output_shape, strides=[1,2,2,1], padding="SAME")

output_shape = [temp_batch_size, 200, 200, 1]
conv6 = tf.nn.conv2d_transpose(conv5, weights['wdc3'], output_shape=output_shape, strides=[1,2,2,1], padding="SAME")

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编辑:

刚刚看到您的编辑。 slides CS231n 很好地说明了如何使用转置卷积，使用 video 效果更好。 !