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我正在实现卷积自动编码器，并且很难找到卷积转置层（在解码器中）的正确形状。到目前为止，我的编码器看起来像

    ('convolution', num_outputs=256, kernel_size=48, stride=2, padding="SAME")
    ('convolution', num_outputs=256, kernel_size=7, stride=1, padding="SAME" )
    ('convolution', num_outputs=256, kernel_size=7, stride=1, padding="SAME" )
    ('convolution', num_outputs=256, kernel_size=7, stride=1, padding="SAME" )
    ('convolution', num_outputs=256, kernel_size=7, stride=1, padding="SAME" )
    ('convolution', num_outputs=256, kernel_size=7, stride=1, padding="SAME" )
    ('convolution', num_outputs=256, kernel_size=7, stride=1, padding="SAME" )
    ('convolution', num_outputs=256, kernel_size=7, stride=1, padding="SAME" )
    ('convolution', num_outputs=256, kernel_size=32, stride=1, padding="SAME" )

现在，在解码器中，我试图恢复它。使用：

    ('convolution_transpose', num_outputs=256, kernel_size=32, stride=2, padding="SAME")
    ('convolution_transpose', num_outputs=256, kernel_size=7, stride=1, padding="SAME" )
    ('convolution_transpose', num_outputs=256, kernel_size=7, stride=1, padding="SAME" )
    ('convolution_transpose', num_outputs=256, kernel_size=7, stride=1, padding="SAME" )
    ('convolution_transpose', num_outputs=256, kernel_size=7, stride=1, padding="SAME" )
    ('convolution_transpose', num_outputs=256, kernel_size=7, stride=1, padding="SAME" )
    ('convolution_transpose', num_outputs=256, kernel_size=7, stride=1, padding="SAME" )
    ('convolution_transpose', num_outputs=256, kernel_size=7, stride=1, padding="SAME" )
    ('convolution_transpose', num_outputs=256, kernel_size=48, stride=2, padding="SAME" )
    ('convolution_transpose', num_outputs=1, kernel_size=48, stride=2, padding="SAME" )

我无法重现输入的大小。

Input Size:  (10, 161, 1800, 1)
Output Size: (10, 3600, 1024, 1)

知道解码器层的正确设置应该是什么吗？

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不确定您正在使用什么平台或您正在尝试完成什么，但是您的输入大小应该可以被您的卷积层整除，否则您的输入将被填充（或裁剪）。除此之外，在 tensorflow 上，以下工作：

tf.layers.conv2d(in,256,3,2,'SAME',activation=tf.nn.relu)
tf.layers.conv2d_transpose(in,256,3,2,'SAME',activation=tf.nn.relu)

其中 256 是特征数，3 是内核大小（3x3），2 是步幅。

于 2017-10-26T19:46:49.447 回答