tensorflow ：： ops ：： Conv2DBackpropFilter

フィルタに関する畳み込みの勾配を計算します。

概要

引数：

• スコープ：スコープオブジェクト
• 入力：形状[batch, in_height, in_width, in_channels] 4-D。
• filter_sizes： filterのテンソル形状を表す整数ベクトル。ここで、 filterは4次元[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]テンソルです。
• out_backprop：形状[batch, out_height, out_width, out_channels] 4-D。畳み込みの出力に対する勾配。
• ストライド：畳み込みの入力の各次元のスライディングウィンドウのストライド。 formatで指定されたディメンションと同じ順序である必要があります。
• パディング：使用するパディングアルゴリズムのタイプ。

オプションの属性（参照Attrs ）：

• 明示的なpadding ： paddingが"EXPLICIT"場合、明示的なパディング量のリスト。 i番目の次元の場合、次元の前後に挿入されるパディングの量は、それぞれexplicit_paddings[2 * i]とexplicit_paddings[2 * i + 1]です。 paddingが"EXPLICIT"でない場合、 explicit_paddingsは空である必要があります。
• data_format：入力データと出力データのデータ形式を指定します。デフォルトの形式「NHWC」では、データは[batch、in_height、in_width、in_channels]の順序で保存されます。または、形式を「NCHW」、データの保存順序を[batch、in_channels、in_height、in_width]にすることもできます。
• 膨張：長さ4の1-Dテンソル。 input各次元の膨張係数。 k> 1に設定すると、その次元の各フィルター要素間にk-1個のスキップされたセルがあります。次元の順序は、 data_formatの値によって決定されます。詳細については、上記を参照してください。バッチおよび深さ寸法の膨張は1でなければなりません。

戻り値：

• Output ：形状[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] 。畳み込みのfilter入力の勾配。

パブリック属性

Operation operation

::tensorflow::Output output

 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
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

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

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

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)