如何用tensorflow实现跨过一步的一维解卷层？

Question

正如本指南所说的[深度学习卷积算法指南]，反卷积层可以转换成等效的卷积层。

然而，当原始卷积的步长大于1时，对应的反褶积等效卷积应采用在每个输入单元之间添加s−1零点得到的拉伸输入，其中s是原卷积中的步长。

下面是一个例子：[使用2×2大步将3×3核在5×5输入填充1×1的零边框上的转置]

问题是:因为tensorflow只提供了一个二维版本的解卷层，如果我想为一个步幅大于1的原始卷积层实现一个一维反卷积层，我如何在每个输入单元之间添加零点？

非常感谢

Answer 1

我刚刚发现keras中的卷积层有一个名为dilation_rate的参数，它可以满足我的需求。