Conv3DTranspose_cn.rst

.. _cn_api_fluid_dygraph_Conv3DTranspose:

Conv3DTranspose
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.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.Conv3DTranspose(name_scope, num_filters, output_size=None, filter_size=None, padding=0, stride=1, dilation=1, groups=None, param_attr=None, bias_attr=None, use_cudnn=True, act=None, name=None)


3-D卷积转置层（Convlution3D transpose layer)

该层根据 输入（input）、滤波器（filter）和卷积核膨胀（dilations）、步长（stride）、填充来计算输出。输入(Input)和输出(Output)为NCDHW格式。其中 ``N`` 为batch大小， ``C`` 为通道数（channel）, ``D``  为特征深度, ``H`` 为特征高度， ``W`` 为特征宽度。参数(膨胀、步长、填充)分别包含两个元素。这两个元素分别表示高度和宽度。欲了解卷积转置层细节，请参考下面的说明和 参考文献_ 。如果参数 ``bias_attr`` 和 ``act`` 不为None，则在卷积的输出中加入偏置，并对最终结果应用相应的激活函数

.. _参考文献: http://www.matthewzeiler.com/wp-content/uploads/2017/07/cvpr2010.pdf

输入X和输出Out函数关系X，有等式如下：

.. math::
                        \\Out=\sigma (W*X+b)\\

其中：
    -  :math:`X` : 输入张量，具有 ``NCDHW`` 格式

    -  :math:`W` : 滤波器张量，，具有 ``NCDHW`` 格式

    -  :math:`*` : 卷积操作

    -  :math:`b` : 偏置（bias），二维张量，shape为 ``[M,1]``

    -  :math:`σ` : 激活函数

    -  :math:`Out` : 输出值， ``Out`` 和 ``X`` 的 shape可能不一样


**样例**

输入:

    输入形状: :math:`(N,C_{in},D_{in},H_{in},W_{in})` 

    Filter形状: :math:`(C_{in},C_{out},D_f,H_f,W_f)` 



输出:

    输出形状: :math:`(N,C_{out},D_{out},H_{out},W_{out})`


其中：

.. math::



    D_{out}=(D_{in}-1)*strides[0]-2*paddings[0]+dilations[0]*(D_f-1)+1

    H_{out}=(H_{in}-1)*strides[1]-2*paddings[1]+dilations[1]*(H_f-1)+1

    W_{out}=(W_{in}-1)*strides[2]-2*paddings[2]+dilations[2]*(W_f-1)+1



参数:
      - **name_scope** （str）- 该类的名称
      - **num_filters** (int) - 滤波器（卷积核）的个数，与输出的图片的通道数（channel）相同
      - **output_size** (int|tuple|None) - 输出图片的大小。如果 ``output_size`` 是一个元组（tuple），则该元形式为（image_H,image_W),这两个值必须为整型。如果 ``output_size=None`` ,则内部会使用filter_size、padding和stride来计算output_size。如果 ``output_size`` 和 ``filter_size`` 是同时指定的，那么它们应满足上面的公式。
      - **filter_size** (int|tuple|None) - 滤波器大小。如果 ``filter_size`` 是一个tuple，则形式为(filter_size_H, filter_size_W)。否则，滤波器将是一个方阵。如果 ``filter_size=None`` ，则内部会计算输出大小。
      - **padding** (int|tuple) - 填充大小。如果 ``padding`` 是一个元组，它必须包含两个整数(padding_H、padding_W)。否则，padding_H = padding_W = padding。默认:padding = 0。
      - **stride** (int|tuple) - 步长大小。如果 ``stride`` 是一个元组，那么元组的形式为(stride_H、stride_W)。否则，stride_H = stride_W = stride。默认:stride = 1。
      - **dilation** (int|元组) - 膨胀大小。如果 ``dilation`` 是一个元组，那么元组的形式为(dilation_H, dilation_W)。否则，dilation_H = dilation_W = dilation_W。默认:dilation= 1。
      - **groups** (int) - Conv2d转置层的groups个数。从Alex Krizhevsky的CNN Deep论文中的群卷积中受到启发，当group=2时，前半部分滤波器只连接到输入通道的前半部分，而后半部分滤波器只连接到输入通道的后半部分。默认值:group = 1。
      - **param_attr** (ParamAttr|None) - conv2d_transfer中可学习参数/权重的属性。如果param_attr值为None或ParamAttr的一个属性，conv2d_transfer使用ParamAttrs作为param_attr的值。如果没有设置的param_attr初始化器，那么使用Xavier初始化。默认值:None。
      - **bias_attr** (ParamAttr|bool|None) - conv2d_tran_bias中的bias属性。如果设置为False，则不会向输出单元添加偏置。如果param_attr值为None或ParamAttr的一个属性，将conv2d_transfer使用ParamAttrs作为，bias_attr。如果没有设置bias_attr的初始化器，bias将初始化为零。默认值:None。
      - **use_cudnn** (bool) - 是否使用cudnn内核，只有已安装cudnn库时才有效。默认值:True。
      - **act** (str) -  激活函数类型，如果设置为None，则不使用激活函数。默认值:None。
      - **name** (str|None) - 该layer的名称(可选)。如果设置为None， 将自动命名该layer。默认值:True。


返回： 存储卷积转置结果的张量。

返回类型: 变量（variable）

抛出异常:
    -  ``ValueError``  - 如果输入的shape、filter_size、stride、padding和groups不匹配，抛出ValueError


**代码示例**

..  code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid
    import numpy

    with fluid.dygraph.guard():
        data = numpy.random.random((5, 3, 12, 32, 32)).astype('float32')

        conv3dTranspose = fluid.dygraph.nn.Conv3DTranspose(
               'Conv3DTranspose',
               num_filters=12,
               filter_size=12,
               use_cudnn=False)
        ret = conv3dTranspose(fluid.dygraph.base.to_variable(data))