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PaddlePaddle / FluidDoc

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提交 47fbdd16 编写于 作者: Z Zhang Ting 提交者： Aurelius84
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/conv2d_transpose_cn.rst
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......@@ -3,11 +3,11 @@
conv2d_transpose
-------------------------------
.. py:function:: paddle.fluid.layers.conv2d_transpose(input, 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)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.conv2d_transpose(input, 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, data_format='NCHW')
二维转置卷积层（Convlution2D transpose layer）
该层根据输入（input）、滤波器（filter）和卷积核膨胀比例（dilations）、步长（stride）、填充（padding）来计算输出特征层大小或者通过output_size指定输出特征层大小。输入(Input)和输出(Output)为NCHW格式，其中N为批尺寸，C为通道数（channel），H为特征层高度，W为特征层宽度。滤波器是MCHW格式，M是输出图像通道数，C是输入图像通道数，H是滤波器高度，W是滤波器宽度。如果组数大于1，C等于输入图像通道数除以组数的结果。转置卷积的计算过程相当于卷积的反向计算。转置卷积又被称为反卷积（但其实并不是真正的反卷积）。欲了解转置卷积层细节，请参考下面的说明和 参考文献_ 。如果参数bias_attr不为False, 转置卷积计算会添加偏置项。如果act不为None，则转置卷积计算之后添加相应的激活函数。
该层根据输入（input）、滤波器（filter）和卷积核膨胀比例（dilations）、步长（stride）、填充（padding）来计算输出特征层大小或者通过output_size指定输出特征层大小。输入(Input)和输出(Output)为NCHW或NHWC格式，其中N为批尺寸，C为通道数（channel），H为特征层高度，W为特征层宽度。滤波器是MCHW格式，M是输出图像通道数，C是输入图像通道数，H是滤波器高度，W是滤波器宽度。如果组数大于1，C等于输入图像通道数除以组数的结果。转置卷积的计算过程相当于卷积的反向计算。转置卷积又被称为反卷积（但其实并不是真正的反卷积）。欲了解转置卷积层细节，请参考下面的说明和 参考文献_ 。如果参数bias_attr不为False, 转置卷积计算会添加偏置项。如果act不为None，则转置卷积计算之后添加相应的激活函数。
.. _参考文献: https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdf
......@@ -18,62 +18,81 @@ conv2d_transpose
Out=\sigma (W*X+b)\\
其中：
- :math:`X` : 输入，具有NCHW格式的张量（Tensor）
- :math:`W` : 滤波器，具有NCHW格式的张量（Tensor）
- :math:`X` : 输入，具有NCHW或NHWC格式的4-D Tensor
- :math:`W` : 滤波器，具有NCHW格式的4-D Tensor
- :math:`*` : 卷积计算（注意：转置卷积本质上的计算还是卷积）
- :math:`b` : 偏置（bias），二维张量，shape为 ``[M,1]``
- :math:`b` : 偏置（bias），2-D Tensor，形状为 ``[M,1]``
- :math:`σ` : 激活函数
- :math:`Out` : 输出值，Out和 ``X`` 的 ``shape`` 可能不同
- :math:`Out` : 输出值，NCHW或NHWC格式的4-D Tensor， 和 ``X`` 的形状可能不同
**示例**
- 输入：
输入的shape： :math:`（N，C_{in}， H_{in}， W_{in}）`
输入Tensor的形状： :math:`（N，C_{in}， H_{in}， W_{in}）`
滤波器的shape ： :math:`（C_{in}, C_{out}, H_f, W_f）`
滤波器的形状 ： :math:`（C_{in}, C_{out}, H_f, W_f）`
- 输出：
输出的 shape ： :math:`（N，C_{out}, H_{out}, W_{out}）`
输出Tensor的形状 ： :math:`（N，C_{out}, H_{out}, W_{out}）`
其中
.. math::
& H'_{out} = (H_{in}-1)*strides[0]-2*paddings[0]+dilations[0]*(H_f-1)+1\\
& W'_{out} = (W_{in}-1)*strides[1]-2*paddings[1]+dilations[1]*(W_f-1)+1 \\
& H'_{out} = (H_{in}-1)*strides[0] - pad\_height\_top - pad\_height\_bottom + dilations[0]*(H_f-1)+1\\
& W'_{out} = (W_{in}-1)*strides[1]- pad\_width\_left - pad\_width\_right + dilations[1]*(W_f-1)+1 \\
& H_{out}\in[H'_{out},H'_{out} + strides[0])\\
& W_{out}\in[W'_{out},W'_{out} + strides[1])\\
如果 ``padding`` = "SAME":
.. math::
& H'_{out} = \frac{(H_{in} + stride[0] - 1)}{stride[0]}\\
& W'_{out} = \frac{(W_{in} + stride[1] - 1)}{stride[1]}\\
如果 ``padding`` = "VALID":
.. math::
& H'_{out} = (H_{in}-1)*strides[0] + dilations[0]*(H_f-1)+1\\
& W'_{out} = (W_{in}-1)*strides[1] + dilations[1]*(W_f-1)+1 \\
注意：
如果output_size为None，则 :math:`H_{out}` = :math:`H^\prime_{out}` , :math:`W_{out}` = :math:`W^\prime_{out}` ;否则，指定的output_size_height（输出特征层的高） :math:`H_{out}` 应当介于 :math:`H^\prime_{out}` 和 :math:`H^\prime_{out} + strides[0]` 之间（不包含 :math:`H^\prime_{out} + strides[0]` ）, 并且指定的output_size_width（输出特征层的宽） :math:`W_{out}` 应当介于 :math:`W^\prime_{out}` 和 :math:`W^\prime_{out} + strides[1]` 之间（不包含 :math:`W^\prime_{out} + strides[1]` ）。
如果output_size为None，则 :math:`H_{out}` = :math:`H^\prime_{out}` , :math:`W_{out}` = :math:`W^\prime_{out}` ;否则，指定的output_size_height（输出特征层的高） :math:`H_{out}` 应当介于 :math:`H^\prime_{out}` 和 :math:`H^\prime_{out} + strides[0]` 之间（不包含 :math:`H^\prime_{out} + strides[0]` ）, 并且指定的output_size_width（输出特征层的宽） :math:`W_{out}` 应当介于 :math:`W^\prime_{out}` 和 :math:`W^\prime_{out} + strides[1]` 之间（不包含 :math:`W^\prime_{out} + strides[1]` ）。
由于转置卷积可以当成是卷积的反向计算，而根据卷积的输入输出计算公式来说，不同大小的输入特征层可能对应着相同大小的输出特征层，所以对应到转置卷积来说，固定大小的输入特征层对应的输出特征层大小并不唯一。
如果指定了output_size， ``conv2d_transpose`` 可以自动计算滤波器的大小。
参数:
- **input** （Variable）- 输入，格式为[N, C, H, W]的4-D Tensor。数据类型：float32和float64。
- **input** （Variable）- 形状为 :math:`[N, C, H, W]` 或 :math:`[N, H, W, C]` 的4-D Tensor，N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。数据类型：float32或float64。
- **num_filters** (int) - 滤波器（卷积核）的个数，与输出图片的通道数相同。
- **output_size** (int|tuple|None) - 输出图片的大小。如果output_size是一个元组，则必须包含两个整型数，（output_size_height，output_size_width）。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。默认：None。output_size和filter_size不能同时为None。
- **filter_size** (int|tuple|None) - 滤波器大小。如果filter_size是一个元组，则必须包含两个整型数，（filter_size_height, filter_size_width）。否则，filter_size_height = filter_size_width = filter_size。如果filter_size=None，则必须指定output_size， ``conv2d_transpose`` 内部会根据output_size、padding和stride计算出滤波器大小。默认：None。output_size和filter_size不能同时为None。
- **padding** (int|tuple) - 填充padding大小。padding参数在输入特征层每边添加 ``dilation * (kernel_size - 1) - padding`` 个0。如果padding是一个元组，它必须包含两个整数(padding_height，padding_width)。否则，padding_height = padding_width = padding。默认：padding = 0。
- **output_size** (int|tuple，可选) - 输出图片的大小。如果output_size是一个元组，则必须包含两个整型数，（output_size_height，output_size_width）。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。默认：None。output_size和filter_size不能同时为None。
- **filter_size** (int|tuple，可选) - 滤波器大小。如果filter_size是一个元组，则必须包含两个整型数，（filter_size_height, filter_size_width）。否则，filter_size_height = filter_size_width = filter_size。如果filter_size=None，则必须指定output_size， ``conv2d_transpose`` 内部会根据output_size、padding和stride计算出滤波器大小。默认：None。output_size和filter_size不能同时为None。
- **padding** (int|list|tuple|str，可选) - 填充padding大小。padding参数在输入特征层每边添加 ``dilation * (kernel_size - 1) - padding`` 个0。如果它是一个字符串，可以是"VALID"或者"SAME"，表示填充算法，计算细节可参考上述 ``padding`` = "SAME"或 ``padding`` = "VALID" 时的计算公式。如果它是一个元组或列表，它可以有3种格式：(1)包含4个二元组：当 ``data_format`` 为"NCHW"时为 [[0,0], [0,0], [padding_height_top, padding_height_bottom], [padding_width_left, padding_width_right]]，当 ``data_format`` 为"NHWC"时为[[0,0], [padding_height_top, padding_height_bottom], [padding_width_left, padding_width_right], [0,0]]；(2)包含4个整数值：[padding_height_top, padding_height_bottom, padding_width_left, padding_width_right]；(3)包含2个整数值：[padding_height, padding_width]，此时padding_height_top = padding_height_bottom = padding_height， padding_width_left = padding_width_right = padding_width。若为一个整数，padding_height = padding_width = padding。默认值：0。
- **stride** (int|tuple，可选) - 步长stride大小。滤波器和输入进行卷积计算时滑动的步长。如果stride是一个元组，则必须包含两个整型数，形式为(stride_height，stride_width)。否则，stride_height = stride_width = stride。默认：stride = 1。
- **dilation** (int|tuple) - 膨胀比例(dilation)大小。空洞卷积时会指该参数，滤波器对输入进行卷积时，感受野里每相邻两个特征点之间的空洞信息，根据 `可视化效果图 <https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md>`_ 较好理解。如果膨胀比例dilation是一个元组，那么元组必须包含两个整型数，形式为(dilation_height, dilation_width)。否则，dilation_height = dilation_width = dilation。默认：dilation= 1。
- **groups** (int) - 二维转置卷积层的组数。从Alex Krizhevsky的CNN Deep论文中的群卷积中受到启发，当group=2时，输入和滤波器分别根据通道数量平均分为两组，第一组滤波器和第一组输入进行卷积计算，第二组滤波器和第二组输入进行卷积计算。默认：group = 1。
- **param_attr** (ParamAttr|None) ：指定权重参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。conv2d_transpose算子默认的权重初始化是Xavier。
- **bias_attr** （ParamAttr|False|None）- 指定偏置参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。conv2d_transpose算子默认的偏置初始化是0.0。
- **use_cudnn** (bool) - 是否使用cudnn内核，只有已安装cudnn库时才有效。默认：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：None。
- **name** (str|None) – 具体用法请参见 :ref:`cn_api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
- **dilation** (int|tuple，可选) - 膨胀比例(dilation)大小。空洞卷积时会指该参数，滤波器对输入进行卷积时，感受野里每相邻两个特征点之间的空洞信息，根据 `可视化效果图 <https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md>`_ 较好理解。如果膨胀比例dilation是一个元组，那么元组必须包含两个整型数，形式为(dilation_height, dilation_width)。否则，dilation_height = dilation_width = dilation。默认：dilation= 1。
- **groups** (int，可选) - 二维转置卷积层的组数。从Alex Krizhevsky的CNN Deep论文中的群卷积中受到启发，当group=2时，输入和滤波器分别根据通道数量平均分为两组，第一组滤波器和第一组输入进行卷积计算，第二组滤波器和第二组输入进行卷积计算。默认：group = 1。
- **param_attr** (ParamAttr，可选) ：指定权重参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。conv2d_transpose算子默认的权重初始化是Xavier。
- **bias_attr** （ParamAttr|False，可选）- 指定偏置参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。conv2d_transpose算子默认的偏置初始化是0.0。
- **use_cudnn** (bool，可选) - 是否使用cudnn内核，只有已安装cudnn库时才有效。默认：True。
- **act** (str，可选) - 激活函数类型，如果设置为None，则不使用激活函数。默认：None。
- **name** (str，可选) – 具体用法请参见 :ref:`cn_api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
- **data_format** (str，可选) - 输入和输出的数据格式，可以是"NCHW"和"NHWC"。N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。默认值："NCHW"。
返回：维度和输入相同的Tensor。如果未指定激活层，则返回转置卷积计算的结果，如果指定激活层，则返回转置卷积和激活计算之后的最终结果。
返回：4-D Tensor，数据类型与 ``input`` 一致。如果未指定激活层，则返回转置卷积计算的结果，如果指定激活层，则返回转置卷积和激活计算之后的最终结果。
返回类型：Variable
**代码示例**：
抛出异常:
- ``ValueError`` : 如果输入的shape、filter_size、stride、padding和groups不匹配，抛出ValueError
- ``ValueError`` - 如果 ``data_format`` 既不是"NCHW"也不是"NHWC"。
- ``ValueError`` - 如果 ``padding`` 是字符串，既不是"SAME"也不是"VALID"。
- ``ValueError`` - 如果 ``padding`` 含有4个二元组，与批尺寸对应维度的值不为0或者与通道对应维度的值不为0。
**代码示例**
.. code-block:: python
......
doc/fluid/api_cn/layers_cn/conv3d_transpose_cn.rst
浏览文件 @ 47fbdd16
......@@ -3,11 +3,11 @@
conv3d_transpose
-------------------------------
.. py:function:: paddle.fluid.layers.conv3d_transpose(input, 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)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.conv3d_transpose(input, 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, data_format='NCDHW')
三维转置卷积层（Convlution3D transpose layer)
该层根据输入（input）、滤波器（filter）和卷积核膨胀比例（dilations）、步长（stride）、填充（padding）来计算输出特征层大小或者通过output_size指定输出特征层大小。输入(Input)和输出(Output)为NCDHW格式。其中N为批尺寸，C为通道数（channel），D为特征深度，H为特征层高度，W为特征层宽度。转置卷积的计算过程相当于卷积的反向计算。转置卷积又被称为反卷积（但其实并不是真正的反卷积）。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不为False, 转置卷积计算会添加偏置项。如果act不为None，则转置卷积计算之后添加相应的激活函数。
该层根据输入（input）、滤波器（filter）和卷积核膨胀比例（dilations）、步长（stride）、填充（padding）来计算输出特征层大小或者通过output_size指定输出特征层大小。输入(Input)和输出(Output)为NCDHW或者NDHWC格式。其中N为批尺寸，C为通道数（channel），D为特征深度，H为特征层高度，W为特征层宽度。转置卷积的计算过程相当于卷积的反向计算。转置卷积又被称为反卷积（但其实并不是真正的反卷积）。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不为False, 转置卷积计算会添加偏置项。如果act不为None，则转置卷积计算之后添加相应的激活函数。
.. _参考文献: http://www.matthewzeiler.com/wp-content/uploads/2017/07/cvpr2010.pdf
......@@ -17,12 +17,12 @@ conv3d_transpose
\\Out=\sigma (W*X+b)\\
其中：
- :math:`X` : 输入，具有NCDHW格式的张量（Tensor）
- :math:`W` : 滤波器，具有NCDHW格式的张量（Tensor）
- :math:`X` : 输入，具有NCDHW或NDHWC格式的5-D Tensor
- :math:`W` : 滤波器，具有NCDHW格式的5-D Tensor
- :math:`*` : 卷积操作（注意：转置卷积本质上的计算还是卷积）
- :math:`b` : 偏置（bias），二维张量，shape为 ``[M,1]``
- :math:`b` : 偏置（bias），2-D Tensor，形状为 ``[M,1]``
- :math:`σ` : 激活函数
- :math:`Out` : 输出值， ``Out`` 和 ``X`` 的 shape可能不一样
- :math:`Out` : 输出值，NCDHW或NDHWC格式的5-D Tensor，和 ``X`` 的形状可能不同
**示例**
......@@ -43,41 +43,62 @@ conv3d_transpose
.. 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
D_{out}\in[D'_{out},D'_{out} + strides[0])
H_{out}\in[H'_{out},H'_{out} + strides[1])
W_{out}\in[W'_{out},W'_{out} + strides[2])
& D'_{out}=(D_{in}-1)*strides[0] - pad\_depth\_front - pad\_depth\_back + dilations[0]*(D_f-1)+1\\
& H'_{out}=(H_{in}-1)*strides[1] - pad\_height\_top - pad\_height\_bottom + dilations[1]*(H_f-1)+1\\
& W'_{out}=(W_{in}-1)*strides[2] - pad\_width\_left - pad\_width\_right + dilations[2]*(W_f-1)+1\\
& D_{out}\in[D'_{out},D'_{out} + strides[0])\\
& H_{out}\in[H'_{out},H'_{out} + strides[1])\\
& W_{out}\in[W'_{out},W'_{out} + strides[2])\\
如果 ``padding`` = "SAME":
.. math::
D'_{out} = \frac{(D_{in} + stride[0] - 1)}{stride[0]}\\
H'_{out} = \frac{(H_{in} + stride[1] - 1)}{stride[1]}\\
W'_{out} = \frac{(W_{in} + stride[2] - 1)}{stride[2]}\\
如果 ``padding`` = "VALID":
.. math::
D'_{out}=(D_{in}-1)*strides[0] + dilations[0]*(D_f-1)+1\\
H'_{out}=(H_{in}-1)*strides[1] + dilations[1]*(H_f-1)+1\\
W'_{out}=(W_{in}-1)*strides[2] + dilations[2]*(W_f-1)+1\\
注意：
如果output_size为None，则:math:`D_{out}` = :math:`D^\prime_{out}` , :math:`H_{out}` = :math:`H^\prime_{out}` , :math:`W_{out}` = :math:`W^\prime_{out}` ;否则，指定的output_size_depth（输出特征层的深度） :math:`D_{out}` 应当介于 :math:`D^\prime_{out}` 和 :math:`D^\prime_{out} + strides[0]` 之间（不包含 :math:`D^\prime_{out} + strides[0]` ），指定的output_size_height（输出特征层的高） :math:`H_{out}` 应当介于 :math:`H^\prime_{out}` 和 :math:`H^\prime_{out} + strides[1]` 之间（不包含 :math:`H^\prime_{out} + strides[1]` ）, 并且指定的output_size_width（输出特征层的宽） :math:`W_{out}` 应当介于 :math:`W^\prime_{out}` 和 :math:`W^\prime_{out} + strides[2]` 之间（不包含 :math:`W^\prime_{out} + strides[2]` ）。
如果output_size为None，则 :math:`D_{out}` = :math:`D^\prime_{out}` , :math:`H_{out}` = :math:`H^\prime_{out}` , :math:`W_{out}` = :math:`W^\prime_{out}` ;否则，指定的output_size_depth（输出特征层的深度） :math:`D_{out}` 应当介于 :math:`D^\prime_{out}` 和 :math:`D^\prime_{out} + strides[0]` 之间（不包含 :math:`D^\prime_{out} + strides[0]` ），指定的output_size_height（输出特征层的高） :math:`H_{out}` 应当介于 :math:`H^\prime_{out}` 和 :math:`H^\prime_{out} + strides[1]` 之间（不包含 :math:`H^\prime_{out} + strides[1]` ）, 并且指定的output_size_width（输出特征层的宽） :math:`W_{out}` 应当介于 :math:`W^\prime_{out}` 和 :math:`W^\prime_{out} + strides[2]` 之间（不包含 :math:`W^\prime_{out} + strides[2]` ）。
由于转置卷积可以当成是卷积的反向计算，而根据卷积的输入输出计算公式来说，不同大小的输入特征层可能对应着相同大小的输出特征层，所以对应到转置卷积来说，固定大小的输入特征层对应的输出特征层大小并不唯一。
如果指定了output_size， ``conv3d_transpose`` 可以自动计算滤波器的大小。
参数:
- **input** （Variable）- 输入，格式为[N, C, D, H, W]的5-D Tensor。数据类型：float32和float64。
- **input** （Variable）- 形状为 :math:`[N, C, D, H, W]` 或 :math:`[N, D, H, W, C]` 的5-D Tensor，N是批尺寸，C是通道数，D是特征深度，H是特征高度，W是特征宽度，数据类型：float32或float64。
- **num_filters** (int) - 滤波器（卷积核）的个数，与输出的图片的通道数相同。
- **output_size** (int|tuple|None) - 输出图片的大小。如果output_size是一个元组，则必须包含三个整型数，（output_size_depth，output_size_height，output_size_width）。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。默认：None。output_size和filter_size不能同时为None。
- **filter_size** (int|tuple|None) - 滤波器大小。如果filter_size是一个元组，则必须包含三个整型数，（filter_size_depth，filter_size_height, filter_size_width）。否则，filter_size_depth = filter_size_height = filter_size_width = filter_size。如果filter_size=None，则必须指定output_size， ``conv2d_transpose`` 内部会根据output_size、padding和stride计算出滤波器大小。默认：None。output_size和filter_size不能同时为None。
- **padding** (int|tuple) - 填充padding大小。padding参数在输入特征层每边添加 ``dilation * (kernel_size - 1) - padding`` 个0。如果padding是一个元组，它必须包含三个整数(padding_depth，padding_height，padding_width)。否则，padding_depth = padding_height = padding_width = padding。默认：padding = 0。
- **stride** (int|tuple) - 步长stride大小。滤波器和输入进行卷积计算时滑动的步长。如果stride是一个元组，那么元组的形式为(stride_depth，stride_height，stride_width)。否则，stride_depth = stride_height = stride_width = stride。默认：stride = 1。
- **dilation** (int|tuple) - 膨胀比例dilation大小。空洞卷积时会指该参数，滤波器对输入进行卷积时，感受野里每相邻两个特征点之间的空洞信息，根据 `可视化效果图 <https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md>`_ 较好理解。如果膨胀比例dilation是一个元组，那么元组的形式为(dilation_depth，dilation_height， dilation_width)。否则，dilation_depth = dilation_height = dilation_width = dilation。默认:dilation= 1。
- **groups** (int) - 三维转置卷积层的组数。从Alex Krizhevsky的CNN Deep论文中的群卷积中受到启发，当group=2时，输入和滤波器分别根据通道数量平均分为两组，第一组滤波器和第一组输入进行卷积计算，第二组滤波器和第二组输入进行卷积计算。默认：group = 1。
- **param_attr** (ParamAttr|None) ：指定权重参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。conv3d_transpose算子默认的权重初始化是Xavier。
- **bias_attr** （ParamAttr|False|None）- 指定偏置参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。conv3d_transpose算子默认的偏置初始化是0.0。
- **use_cudnn** (bool) - 是否使用cudnn内核，只有已安装cudnn库时才有效。默认：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：None。
- **name** (str|None) – 具体用法请参见 :ref:`cn_api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
返回：维度和输入相同的Tensor。如果未指定激活层，则返回转置卷积计算的结果，如果指定激活层，则返回转置卷积和激活计算之后的最终结果。
- **output_size** (int|tuple，可选) - 输出图片的大小。如果output_size是一个元组，则必须包含三个整型数，（output_size_depth，output_size_height，output_size_width）。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。默认：None。output_size和filter_size不能同时为None。
- **filter_size** (int|tuple，可选) - 滤波器大小。如果filter_size是一个元组，则必须包含三个整型数，（filter_size_depth，filter_size_height, filter_size_width）。否则，filter_size_depth = filter_size_height = filter_size_width = filter_size。如果filter_size=None，则必须指定output_size， ``conv2d_transpose`` 内部会根据output_size、padding和stride计算出滤波器大小。默认：None。output_size和filter_size不能同时为None。
- **padding** (int|list|tuple|str，可选) - 填充padding大小。padding参数在输入特征层每边添加 ``dilation * (kernel_size - 1) - padding`` 个0。如果它是一个字符串，可以是"VALID"或者"SAME"，表示填充算法，计算细节可参考上述 ``padding`` = "SAME"或 ``padding`` = "VALID" 时的计算公式。如果它是一个元组或列表，它可以有3种格式：(1)包含5个二元组：当 ``data_format`` 为"NCDHW"时为 [[0,0], [0,0], [pad_depth_front, pad_depth_back], [pad_height_top, pad_height_bottom], [pad_width_left, pad_width_right]]，当 ``data_format`` 为"NDHWC"时为[[0,0], [pad_depth_front, pad_depth_back], [pad_height_top, pad_height_bottom], [pad_width_left, pad_width_right], [0,0]]；(2)包含6个整数值：[pad_depth_front, pad_depth_back, pad_height_top, pad_height_bottom, pad_width_left, pad_width_right]；(3)包含3个整数值：[pad_depth, pad_height, pad_width]，此时 pad_depth_front = pad_depth_back = pad_depth, pad_height_top = pad_height_bottom = pad_height, pad_width_left = pad_width_right = pad_width。若为一个整数，pad_depth = pad_height = pad_width = padding。默认值：0。
- **stride** (int|tuple，可选) - 步长stride大小。滤波器和输入进行卷积计算时滑动的步长。如果stride是一个元组，那么元组的形式为(stride_depth，stride_height，stride_width)。否则，stride_depth = stride_height = stride_width = stride。默认：stride = 1。
- **dilation** (int|tuple，可选) - 膨胀比例dilation大小。空洞卷积时会指该参数，滤波器对输入进行卷积时，感受野里每相邻两个特征点之间的空洞信息，根据 `可视化效果图 <https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md>`_ 较好理解。如果膨胀比例dilation是一个元组，那么元组的形式为(dilation_depth，dilation_height， dilation_width)。否则，dilation_depth = dilation_height = dilation_width = dilation。默认:dilation= 1。
- **groups** (int，可选) - 三维转置卷积层的组数。从Alex Krizhevsky的CNN Deep论文中的群卷积中受到启发，当group=2时，输入和滤波器分别根据通道数量平均分为两组，第一组滤波器和第一组输入进行卷积计算，第二组滤波器和第二组输入进行卷积计算。默认：group = 1。
- **param_attr** (ParamAttr，可选) ：指定权重参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。conv3d_transpose算子默认的权重初始化是Xavier。
- **bias_attr** （ParamAttr|False，可选）- 指定偏置参数属性的对象。默认值为None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。conv3d_transpose算子默认的偏置初始化是0.0。
- **use_cudnn** (bool，可选) - 是否使用cudnn内核，只有已安装cudnn库时才有效。默认：True。
- **act** (str，可选) - 激活函数类型，如果设置为None，则不使用激活函数。默认：None。
- **name** (str，可选) – 具体用法请参见 :ref:`cn_api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值为None。
- **data_format** (str，可选) - 输入和输出的数据格式，可以是"NCDHW"和"NDHWC"。N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。默认值："NCDHW"。
返回：5-D Tensor，数据类型与 ``input`` 一致。如果未指定激活层，则返回转置卷积计算的结果，如果指定激活层，则返回转置卷积和激活计算之后的最终结果。
返回类型：Variable
**代码示例**：
抛出异常:
- ``ValueError`` : 如果输入的shape、filter_size、stride、padding和groups不匹配，抛出ValueError
- ``ValueError`` - 如果 ``data_format`` 既不是"NCHW"也不是"NHWC"。
- ``ValueError`` - 如果 ``padding`` 是字符串，既不是"SAME"也不是"VALID"。
- ``ValueError`` - 如果 ``padding`` 含有5个二元组，与批尺寸对应维度的值不为0或者与通道对应维度的值不为0。
**代码示例**
.. code-block:: python
......
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