如何使用tensorflow实现反褶积？

我想利用tensorflow实现完全卷积网络。有一个函数

tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padding, name),

可以用来进行双线性上采样。然而，我不知道如何使用它？输入是单通道图像，输出也是单通道图像，其大小是输入的两倍。 我尝试按如下方式使用该函数，但得到一个

索引器：列表索引超出范围

：

  with tf.name_scope('deconv') as scope:
    deconv = tf.nn.conv2d_transpose(conv6, [3, 3, 1, 1], 
        [1, 26, 20, 1], 2, padding='SAME', name=None)

明白了！（假设输入大小=[1,13,10,1]）

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你能解释一下这个反褶积到底是怎么回事吗？我一直在寻找一些信息，但我没有看到

conv2d_transpose

函数如何进行反褶积。@U.Muneeb deconvolution是转置卷积的一个（显然不正确）名称。请看@U.Muneeb我也喜欢这个网站，它使用Theano，但这些概念可能会帮助您：

with tf.name_scope('deconv') as scope:
    deconv = tf.nn.conv2d_transpose(input_layer, [3, 3, 1, 1], 
         [1, 26, 20, 1], [1, 2, 2, 1], padding='SAME', name=None)