mlx.nn.ConvTranspose2d

mlx.nn.ConvTranspose2d#

class ConvTranspose2d(in_channels: int, out_channels: int, kernel_size: int | tuple, stride: int | tuple = 1, padding: int | tuple = 0, dilation: int | tuple = 1, output_padding: int | tuple = 0, bias: bool = True)#

对多通道输入图像应用二维转置卷积。

通道预计在最后，即输入形状应为 NHWC，其中

  • N 是批量维度

  • H 是输入图像高度

  • W 是输入图像宽度

  • C 是输入通道数

参数:

  • in_channels (int) – 输入通道数。

  • out_channels (int) – 输出通道数。

  • kernel_size (int 或 tuple) – 卷积滤波器的大小。

  • stride (int 或 tuple, 可选) – 应用滤波器时的步幅大小。默认值: 1。

  • padding (int 或 tuple, 可选) – 输入零填充的位置数。默认值: 0。

  • dilation (int 或 tuple, 可选) – 卷积的膨胀（dilation）率。

  • output_padding (int 或 tuple, 可选) – 添加到输出形状一侧的额外大小。默认值: 0。

  • bias (bool, 可选) – 如果为 True，则在输出中添加可学习的偏置。默认值: True

方法

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