我正在做一个需要反卷积的项目。我读到gen_nn_ops.max_pool_grad_v2()可以做到。我从tensorflow.python.ops加载了函数。
据我所知，该函数采用输入和输出张量，其中输入是最大池化之前的卷积层，而输出则是最大池化操作的结果。但是grad是什么？函数的输出究竟代表什么？
ksize = [1,2,2,1]
strides = [1,2,2,1]
padding = 'SAME'
u = gen_nn_ops.max_pool_grad_v2(input, output, grad, ksize, strides, padding)
不幸的是，我在互联网上找不到任何有用的东西。
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关于反卷积，max_pool_grad_v2可能不是您想要的操作。对于反卷积，您可能想使用keras层Conv2DTranspose。
max_pool_grad_v2是用于计算maxpooling函数的梯度的梯度函数（您将看到它用于此目的internally within tensorflow）。给定相对于ops输出的梯度，诸如_MaxPoolGradGrad之类的梯度函数计算相对于ops输入的梯度。除非您想实现自己的一些实现，否则您真的不需要了解如何在张量流中实现 梯度即可使用张量流，但是如果您要实现自己的一些实现，则可以使用guide on the main tensorflow site。