Tensorflow 与 Caffe 中的反卷积答案

【问题标题】：Deconvolution in Tensorflow vs. CaffeTensorflow 与 Caffe 中的反卷积
【发布时间】：2017-12-16 10:24:38
【问题描述】：

Caffe 中的反卷积层和 Tensorflow 有什么区别？在Tensoroflow中，有两种padding模式：“SAME”和“VALID”，哪一种相当于Caffe中使用的padding模式？

例如在Tensorflow中，反卷积层是：

decv = slim.convolution2d_transpose(in_layer, num_outputs=256, kernel_size=[8, 8], stride=4, padding='VALID', scope='decv')

在 Caffe 中，它是：

layer { 
  name: "decv"
  type: "Deconvolution"
  bottom: "some_layer"
  top: "some_layer"
  param { lr_mult: 1 decay_mult: 1.0 }
  param { lr_mult: 2 decay_mult: 0}
  convolution_param {
    num_output: 256
    pad: 1 stride: 4 kernel_size: 8
    group: 256 
    weight_filler { type: "bilinear" }
  }
}

将代码从 Caffe 转移到 Tensorflow 时，我无法实现相同的上采样图。

【问题讨论】：

标签： tensorflow deep-learning caffe deconvolution

【解决方案1】：

'VALID' 表示没有填充，但是你的 Caffe 层用 pad: 1 填充。

尝试“相同”填充

【讨论】：