TensorFlow新手。我有一个大小为W x H的单通道图像。我想在这个图像上进行一维解卷积，内核只计算行的解卷积输出和3乘3像素。这意味着它在反卷积过程中仅在一行中使用每组3个像素 一次 。我想这可以通过stride参数实现吗？
我知道TensorFlow的conv1d_transpose分支中有一个contrib，但是目前有限的文档，我很困惑如何实现上述目标。任何建议都表示赞赏。
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我会用步幅和使用标准2D卷积/转置来做到这一点。我不熟悉conv1d_transpose，但我确定你不能使用带有conv1D操作的3x3内核。
conv1D操作将对矢量进行操作，例如光谱（此处的示例只是在没有意义的情况下：https://dr12.sdss.org/spectrumDetail?plateid=5008&mjd=55744&fiber=278）