DCGAN 실습 Generator 질문

Question

안녕하세요. DCGAN 실습부분 Generator 부분의 shape가 궁금해서 질문드립니다.   아래 코드 부분에 nn.ConvTranspose2d가 어떻게 동작해서 state size가 4x4, 8x8, 16x16이 되는 지 궁금합니다. (ngf*8) x 4 x 4 (ngf*4) x 8 x 8 (ngf*2) x 16 x 16 class Generator ( nn . Module ) : def __init__ ( self ) : super ( Generator , self ) . __init__ () self .main = nn.Sequential (   # input is Z, going into a convolution nn.ConvTranspose2d ( nz , ngf * 8 , 4 , 1 , 0 , bias= False ), nn.BatchNorm2d ( ngf * 8 ), nn.ReLU ( True ), # state size. (ngf*8) x 4 x 4 nn.ConvTranspose2d ( ngf * 8 , ngf * 4 , 4 , 2 , 1 , bias= False ), nn.BatchNorm2d ( ngf * 4 ), nn.ReLU ( True ), # state size. (ngf*4) x 8 x 8 nn.ConvTranspose2d ( ngf * 4 , ngf * 2 , 4 , 2 , 1 , bias= False ), nn.BatchNorm2d ( ngf * 2 ), nn.ReLU ( True ), # state size. (ngf*2) x 16 x 16 nn.ConvTranspose2d ( ngf * 2 , ngf , 4 , 2 , 1 , bias= False ), nn.BatchNorm2d ( ngf ), nn.ReLU ( True ), # state size. (ngf) x 32 x 32 nn.ConvTranspose2d ( ngf , nc , 4 , 2 , 1 , bias= False ), nn.Tanh () # state size. (nc) x 64 x 64 )

코코 · Answer

안녕하세요.  슈림프님 nn.ConvTranspose2d ( ngf * 8 , ngf * 4 , 4 , 2 , 1 , bias= False ), nn.BatchNorm2d ( ngf * 4 ),   위 코드 부분에서 output channer을 ngf * 4로 설정했기 때문에 다음 convolution layer의 input이  ngf * 4가 되는것이며 그 다음 옵션인 filter size 4와 stride 2에 의해 state size가 두배가 됩니다. conv2d의 작동 방법은 아래 링크를 참고해주시면 감사하겠습니다. https://d2l.ai/chapter_computer-vision/transposed-conv.html