tensorflow :: ops :: Conv2DBackpropFilter
#include <nn_ops.h>
Calcola i gradienti di convoluzione rispetto al filtro.
Sommario
Argomenti:
- scope: un oggetto Scope
- input: 4-D con forma
[batch, in_height, in_width, in_channels]
. - filter_sizes: un vettore intero che rappresenta la forma del tensore del
filter
, dovefilter
è un tensore 4-D[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
. - out_backprop: 4-D con forma
[batch, out_height, out_width, out_channels]
. Gradienti rispetto all'output della convoluzione. - falcate: l'andatura della finestra scorrevole per ogni dimensione dell'input della convoluzione. Deve essere nello stesso ordine della dimensione specificata con il formato.
- padding: il tipo di algoritmo di riempimento da utilizzare.
Attributi opzionali (vedi Attrs
):
- explicit_paddings: se il
padding
è"EXPLICIT"
, l'elenco degli importi di riempimento espliciti. Per la i-esima dimensione, la quantità di riempimento inserita prima e dopo la dimensione è rispettivamenteexplicit_paddings[2 * i]
eexplicit_paddings[2 * i + 1]
. Se ilpadding
non è"EXPLICIT"
,explicit_paddings
deve essere vuoto. - data_format: specifica il formato dei dati dei dati di input e output. Con il formato predefinito "NHWC", i dati vengono memorizzati nell'ordine di: [batch, in_height, in_width, in_channels]. In alternativa, il formato potrebbe essere "NCHW", l'ordine di memorizzazione dei dati di: [batch, in_channels, in_height, in_width].
- dilations: 1-D tensor of length 4. Il fattore di dilatazione per ogni dimensione di
input
. Se impostato su k> 1, ci saranno k-1 celle ignorate tra ciascun elemento del filtro su quella dimensione. L'ordine delle dimensioni è determinato dal valore didata_format
, vedere sopra per i dettagli. Le dilatazioni nel lotto e le dimensioni della profondità devono essere 1.
Ritorna:
-
Output
: 4-D con forma[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
. Gradiente rispetto all'ingresso delfilter
della convoluzione.
Costruttori e distruttori | |
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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) |
Attributi pubblici | |
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operation | |
output |
Funzioni pubbliche | |
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node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Funzioni statiche pubbliche | |
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DataFormat (StringPiece x) | |
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
UseCudnnOnGpu (bool x) |
Structs | |
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tensorflow :: ops :: Conv2DBackpropFilter :: Attrs | Setter di attributi opzionali per Conv2DBackpropFilter . |
Attributi pubblici
operazione
Operation operation
produzione
::tensorflow::Output output
Funzioni pubbliche
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
operator :: tensorflow :: Input
operator::tensorflow::Input() const
operator :: tensorflow :: Output
operator::tensorflow::Output() const
Funzioni statiche pubbliche
Formato dei dati
Attrs DataFormat( StringPiece x )
Dilatazioni
Attrs Dilations( const gtl::ArraySlice< int > & x )
ExplicitPaddings
Attrs ExplicitPaddings( const gtl::ArraySlice< int > & x )
UseCudnnOnGpu
Attrs UseCudnnOnGpu( bool x )