انضم إلى TensorFlow في مؤتمر Google I / O ، 11-12 مايو سجل الآن

تينسورفلو :: العمليات :: Conv2DBackpropFilter

#include <nn_ops.h>

يحسب تدرجات الالتواء فيما يتعلق بالمرشح.

ملخص

الحجج:

  • النطاق: كائن النطاق
  • الإدخال: 4-D مع الشكل [batch, in_height, in_width, in_channels] .
  • filter_sizes: متجه صحيح يمثل شكل الموتر filter ، حيث يكون filter 4-D [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] .
  • out_backprop: 4-D مع الشكل [batch, out_height, out_width, out_channels] . تدرجات مكتوبة بإخراج الالتواء.
  • خطوات: خطوة النافذة المنزلقة لكل بُعد من أبعاد مدخل الالتواء. يجب أن يكون بنفس ترتيب البعد المحدد بالتنسيق.
  • المساحة المتروكة: نوع خوارزمية الحشو المراد استخدامها.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

  • صريح_بادينجس: إذا كانت padding "EXPLICIT" صريحة "EXPLICIT" ، فإن قائمة كميات الحشو الصريحة. بالنسبة للبعد ith ، فإن مقدار الحشو الذي تم إدخاله قبل وبعد البعد هو explicit_paddings[2 * i] و explicit_paddings[2 * i + 1] على التوالي. إذا لم تكن padding "EXPLICIT" ، فيجب أن تكون "EXPLICIT" explicit_paddings فارغة.
  • data_format: حدد تنسيق البيانات لبيانات الإدخال والإخراج. باستخدام التنسيق الافتراضي "NHWC" ، يتم تخزين البيانات بالترتيب التالي: [الدُفعة ، in_height ، in_width ، in_channels]. بدلاً من ذلك ، يمكن أن يكون التنسيق "NCHW" ، ترتيب تخزين البيانات لـ: [دُفعة ، داخل قنوات ، داخل_ارتفاع ، عرض_داخل]
  • التوسعات: موتر 1-D بطول 4. عامل التمدد لكل بعد من أبعاد input . إذا تم التعيين على k> 1 ، فسيكون هناك k-1 خلايا تم تخطيها بين كل عنصر مرشح على هذا البعد. يتم تحديد ترتيب البعد بواسطة قيمة data_format ، انظر أعلاه للحصول على التفاصيل. يجب أن يكون التمدد في أبعاد الدُفعة والعمق 1.

عائدات:

  • Output : 4-D مع الشكل [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] . التدرج يكتب إدخال filter الالتواء.

البنائين والمدمرين

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)

السمات العامة

operation
output

الوظائف العامة

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

وظائف ثابتة عامة

DataFormat (StringPiece x)
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)
UseCudnnOnGpu (bool x)

الهياكل

tensorflow :: ops :: Conv2DBackpropFilter :: Attrs

محددات السمات الاختيارية لـ Conv2DBackpropFilter .

السمات العامة

عملية

Operation operation

انتاج

::tensorflow::Output output

الوظائف العامة

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
)

العقدة

::tensorflow::Node * node() const 

المشغل :: tensorflow :: الإدخال

 operator::tensorflow::Input() const 

المشغل :: Tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

وظائف ثابتة عامة

تنسيق البيانات

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

التوسعات

Attrs Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

صريح

Attrs ExplicitPaddings(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

UseCudnnOnGpu

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)