比较与torch.nn.ConvTranspose3d的差异

torch.nn.ConvTranspose3d

class torch.nn.ConvTranspose3d(
    in_channels,
    out_channels,
    kernel_size,
    stride=1,
    padding=0,
    output_padding=0,
    groups=1,
    bias=True,
    dilation=1,
    padding_mode='zeros'
)(input) -> Tensor

更多内容详见torch.nn.ConvTranspose3d。

mindspore.nn.Conv3dTranspose

class mindspore.nn.Conv3dTranspose(
    in_channels,
    out_channels,
    kernel_size,
    stride=1,
    pad_mode='same',
    padding=0,
    dilation=1,
    group=1,
    output_padding=0,
    has_bias=False,
    weight_init=None,
    bias_init=None,
    data_format='NCDHW'
)(x) -> Tensor

更多内容详见mindspore.nn.Conv3dTranspose。

差异对比

PyTorch：计算三维转置卷积，可以视为Conv3d对输入求梯度，也称为反卷积（实际不是真正的反卷积）。输入的shape通常是\((N,C_{in},D_{in},H_{in},W_{in})\)，其中\(N\)是batch size，\(C\)是空间维度，\(D_{in},H_{in},W_{in}\)分别为特征层的深度，高度和宽度。输出的shape为\((N,C_{out},D_{out},H_{out},W_{out})\)，计算公式如下： \(D_{out}=(D_{in}−1)×stride[0]−2×padding[0]+dilation[0]×(kernel\underline{ }size[0]−1)+output\underline{ }padding[0]+1\) \(H_{out}=(H_{in}−1)×stride[1]−2×padding[1]+dilation[1]×(kernel\underline{ }size[1]−1)+output\underline{ }padding[1]+1\) \(W_{out}=(W_{in}−1)×stride[2]−2×padding[2]+dilation[2]×(kernel\underline{ }size[2]−1)+output\underline{ }padding[2]+1\)

MindSpore：MindSpore此API实现功能与PyTorch基本一致，新增了填充模式参数”pad_mode”，当”pad_mode” = “pad”时与PyTorch默认方式相同，利用weight_init 和bias_init 参数可以配置初始化方式。

权重初始化差异

mindspore.nn.Conv3dTranspose的 weight_init 是 None 时，权重使用HeUniform初始化。此时和PyTorch权重初始化方式一致。

mindspore.nn.Conv3dTranspose的 bias_init 是 None 时，偏差使用Uniform初始化。此时和PyTorch偏差初始化方式一致。

分类	子类	PyTorch	MindSpore	差异
参数	参数1	in_channels	in_channels	-
	参数2	out_channels	out_channels	-
	参数3	kernel_size	kernel_size	-
	参数4	stride	stride	-
	参数5	padding	padding	功能一致，PyTorch中只能在三个维度的两侧分别填充相同的值，可为长度为3的tuple。MindSpore中可以分别设置前部、尾部、顶部、底部、左边和右边的填充数量，可为长度为6的tuple
	参数6	output_padding	output_padding	-
	参数7	groups	group	功能一致，参数名不同
	参数8	bias	has_bias	PyTorch默认为True，MindSpore默认为False
	参数9	dilation	dilation	-
	参数10	padding_mode	-	数值填充模式，只支持”zeros”即填充0。MindSpore无此参数，但默认填充0
	参数11	-	pad_mode	指定填充模式。可选值为”same”、”valid”、”pad”，在”same”和”valid”模式下，padding必须设置为0，默认为”same”，PyTorch无此参数
	参数12	-	weight_init	权重参数的初始化方法。可为Tensor，str，Initializer或numbers.Number。当使用str时，可选”TruncatedNormal”，”Normal”，”Uniform”，”HeUniform”和”XavierUniform”分布以及常量”One”和”Zero”分布的值。默认为None，PyTorch无此参数
	参数13	-	bias_init	偏置参数的初始化方法。可选填参数与”weight_init”相同，默认为None，PyTorch无此参数
	参数14	-	data_format	数据格式的可选值。目前仅支持”NCDHW”，与PyTorch中默认顺序一致，PyTorch无此参数
输入	单输入	input	x	功能一致，参数名不同

代码示例1

两API都是实现三维转置卷积运算，使用时需先进行实例化。为使输出的宽度与输入整除stride后的值相同，PyTorch中设置output_padding = stride - 1，padding设置为(kernel_size - 1)/2。MindSpore则设置pad_mode = “same”，同时padding = 0。

# PyTorch
import torch
from torch import tensor
import torch.nn as nn
import numpy as np

k = 5
s = 3
x_ = np.ones([1, 3, 4, 9, 16])
x = tensor(x_, dtype=torch.float32)
net = nn.ConvTranspose3d(3, 32, kernel_size=k, stride=s, padding=(k-1)//2, output_padding=s-1, bias=False)
net.weight.data = torch.ones(3, 32, k, k, k)
output = net(x).detach().numpy()
print(output.shape)
# (1, 32, 12, 27, 48)


# MindSpore
import mindspore as ms
import mindspore.nn as nn
import numpy as np

k = 5
s = 3
x_ = np.ones([1, 3, 4, 9, 16])
x = ms.Tensor(x_, ms.float32)
net = nn.Conv3dTranspose(3, 32, kernel_size=k, stride=s, weight_init='ones', pad_mode='same')
output = net(x)
print(output.shape)
# (1, 32, 12, 27, 48)

代码示例2

两API都是实现三维转置卷积运算，使用时需先进行实例化。若不在原有图像上做任何填充，在stride>1的情况下可能舍弃一部分数据，在PyTorch中将padding和output_padding设为0，MindSpore中设置pad_mode = “valid”，同时padding = 0。

# PyTorch
import torch
from torch import tensor
import torch.nn as nn
import numpy as np

k = 5
s = 3
x_ = np.ones([1, 3, 4, 9, 16])
x = tensor(x_, dtype=torch.float32)
net = nn.ConvTranspose3d(3, 32, kernel_size=k, stride=s, bias=False)
net.weight.data = torch.ones(3, 32, k, k, k)
output = net(x).detach().numpy()
print(output.shape)
# (1, 32, 14, 29, 50)


# MindSpore
import mindspore as ms
import mindspore.nn as nn
import numpy as np

k = 5
s = 3
x_ = np.ones([1, 3, 4, 9, 16])
x = ms.Tensor(x_, ms.float32)
net = nn.Conv3dTranspose(3, 32, kernel_size=k, stride=s, weight_init='ones', pad_mode='valid')
output = net(x)
print(output.shape)
# (1, 32, 14, 29, 50)