Función Tensorflow.js tf.conv2dTranspose()

Introducción: Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.

La función .conv2dTranspose() se usa para determinar la convolución 2D transpuesta de una imagen. También se reconoce como una desconvolución.

Sintaxis:

tf.conv2dTranspose(x, filter, outputShape, strides, pad, dimRoundingMode?)

Parámetros:

• x: la imagen de entrada indicada que es de rango 3 o de rango 4 y de forma: [lote, altura, anchura, profundidad]. Además, en caso de que el rango sea 3, entonces se presume el lote de tamaño 1. Puede ser del tipo tf.Tensor3D, tf.Tensor4D, TypedArray o Array.
• filter: El tensor de filtro indicado de rango 4 y forma: [filterHeight, filterWidth, outDepth, inDepth]. Donde, inDepth debe coincidir con inDepth en el tensor de entrada. Puede ser de tipo tf.Tensor4D, TypedArray o Array.
• outputShape: la forma de salida indicada que es de rango 4 o de rango 3 y forma [lote, altura, ancho, profundidad]. En caso de que el rango sea 3, entonces se presume el lote de 1. Puede ser de tipo [número, número, número, número] o [número, número, número].
• zancadas: Las zancadas indicadas de la convolución original de la forma: [strideHeight, strideWidth]. Puede ser de tipo [número, número] o número.
• pad: el tipo indicado de algoritmo para relleno que es útil en la forma no transpuesta de la op. Puede ser de tipo válido, mismo, número o ExplicitPadding.
• dimRoundingMode: una string establecida de ‘techo’, ‘redondo’ o ‘piso’. En caso de que no se proporcione ningún valor, el valor predeterminado se trunca. Es opcional y es de tipo techo, redondo o suelo.

Valor devuelto: Devuelve tf.Tensor3D o tf.Tensor4D.

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining input tensor
const x = tf.tensor3d([1, 2, 2, 3], [2, 2, 1]);
  
// Defining filter tensor
const y = tf.tensor4d([3, 3, 3, 2], [1, 2, 2, 1]);
  
// Calling conv2dTranspose() method
const result = tf.conv2dTranspose(x, y, [1, 1, 2], 2, 'same');
  
// Printing output
result.print();

Producción:

Tensor
     [ [[3, 3],]]

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling conv2dTranspose() method with 
// all its parameters
tf.tensor3d([1.1, 2.2, 3.3, 4.4], [2, 2, 1]).conv2dTranspose(
 tf.tensor4d([1.3, 1.2, null, -4], [1, 2, 2, 1]),
            [1, 1,  2], 1, 1, 'ceil').print();

Producción:

Tensor
     [ [[5.7199998, -7.9199996],]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#conv2dTranspose