tensorflow :: operaciones :: Conv2DBackpropFilter
#include <nn_ops.h>
Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro.
Resumen
Argumentos:
- alcance: un objeto de alcance
- entrada: 4-D con forma
[batch, in_height, in_width, in_channels]
. - filter_sizes: Un vector entero que representa la forma del tensor del
filter
, donde elfilter
es un tensor 4-D[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
. - out_backprop: 4-D con forma
[batch, out_height, out_width, out_channels]
. Los gradientes representan la salida de la convolución. - strides: El paso de la ventana deslizante para cada dimensión de la entrada de la convolución. Debe estar en el mismo orden que la dimensión especificada con formato.
- padding: el tipo de algoritmo de relleno que se utilizará.
Atributos opcionales (consulte Attrs
):
- explícito_paddings: si el
padding
es"EXPLICIT"
, la lista de cantidades de relleno explícitas. Para la i-ésima dimensión, la cantidad de relleno insertado antes y después de la dimensión esexplicit_paddings[2 * i]
yexplicit_paddings[2 * i + 1]
, respectivamente. Si elpadding
no es"EXPLICIT"
, losexplicit_paddings
deben estar vacíos. - data_format: especifique el formato de datos de los datos de entrada y salida. Con el formato predeterminado "NHWC", los datos se almacenan en el orden de: [lote, in_height, in_width, in_channels]. Alternativamente, el formato podría ser "NCHW", el orden de almacenamiento de datos de: [batch, in_channels, in_height, in_width].
- dilataciones: tensor 1-D de longitud 4. El factor de dilatación para cada dimensión de
input
. Si se establece en k> 1, habrá k-1 celdas omitidas entre cada elemento de filtro en esa dimensión. El orden de las dimensiones está determinado por el valor dedata_format
; consulte más arriba para obtener más detalles. Las dilataciones en las dimensiones del lote y profundidad deben ser 1.
Devoluciones:
-
Output
: 4-D con forma[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
. Gradiente con la entrada defilter
de la convolución.
Constructores y Destructores | |
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Conv2DBackpropFilter (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter_sizes, :: tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding) | |
Conv2DBackpropFilter (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter_sizes, :: tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const Conv2DBackpropFilter::Attrs & attrs) |
Atributos públicos | |
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operation | |
output |
Funciones publicas | |
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node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Funciones estáticas públicas | |
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DataFormat (StringPiece x) | |
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
UseCudnnOnGpu (bool x) |
Estructuras | |
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tensorflow :: ops :: Conv2DBackpropFilter :: Attrs | Establecedores de atributos opcionales para Conv2DBackpropFilter . |
Atributos públicos
operación
Operation operation
producción
::tensorflow::Output output
Funciones publicas
Conv2DBackpropFilter
Conv2DBackpropFilter( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input filter_sizes, ::tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding )
Conv2DBackpropFilter
Conv2DBackpropFilter( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input filter_sizes, ::tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const Conv2DBackpropFilter::Attrs & attrs )
nodo
::tensorflow::Node * node() const
operador :: tensorflow :: Entrada
operator::tensorflow::Input() const
operador :: tensorflow :: Salida
operator::tensorflow::Output() const
Funciones estáticas públicas
Formato de datos
Attrs DataFormat( StringPiece x )
Dilataciones
Attrs Dilations( const gtl::ArraySlice< int > & x )
Acolchados explícitos
Attrs ExplicitPaddings( const gtl::ArraySlice< int > & x )
UseCudnnOnGpu
Attrs UseCudnnOnGpu( bool x )