如何在张量流中实现caffe反卷积填充？

Question

该层具有每侧的垫4像素，但是在张量流中它仅具有“相同”和“有效”填充模式。如何在tensorflow中实现这个层？

layer {
  name: "conv3"
  type: "Deconvolution"
  bottom: "conv26"
  top: "conv3"
  param {
    lr_mult: 0.1
  }
  param {
    lr_mult: 0.1
  }
  convolution_param {
    num_output: 1
    kernel_size: 9
    stride: 3
    pad: 4
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.001
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}

Answer 1

您可以使用tf.pad进行自定义填充。为每个空间维度填充一个名为my_tensor的张量，其形状为(batch_size, height, width, channels)，两侧有四个零：

my_padded_tensor = tf.pad(
    tensor=my_tensor,
    paddings=tf.constant([[0, 0,], [4, 4], [4,4], [0,0]], dtype=tf.int32),
    mode='CONSTANT',
    constant_values=0
)