тензорный поток :: ops :: Conv2DBackpropFilter

#include <nn_ops.h>

Вычисляет градиенты свертки относительно фильтра.

Резюме

Аргументы:

  • scope: объект Scope
  • ввод: 4-D с формой [batch, in_height, in_width, in_channels] .
  • filter_sizes: целочисленный вектор, представляющий тензорную форму filter , где filter представляет собой [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] тензор [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] .
  • out_backprop: 4-D с формой [batch, out_height, out_width, out_channels] . Градиенты относительно результата свертки.
  • шаги: шаг скользящего окна для каждого измерения входа свертки. Должен быть в том же порядке, что и размер, указанный в format.
  • padding: Тип используемого алгоритма заполнения.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

  • explicit_paddings: если padding - "EXPLICIT" , список явных величин заполнения. Для i-го измерения величина заполнения, вставляемая до и после измерения, составляет explicit_paddings[2 * i] и explicit_paddings[2 * i + 1] , соответственно. Если padding не "EXPLICIT" , explicit_paddings должно быть пустым.
  • data_format: укажите формат данных для входных и выходных данных. В формате по умолчанию «NHWC» данные хранятся в следующем порядке: [пакет, in_height, in_width, in_channels]. В качестве альтернативы форматом может быть «NCHW», порядок хранения данных: [пакет, in_channels, in_height, in_width].
  • Расширения: одномерный тензор длины 4. Коэффициент расширения для каждого измерения input . Если установлено значение k> 1, между каждым фильтрующим элементом в этом измерении будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format , подробности см. Выше. Отклонения размеров партии и глубины должны быть равны 1.

Возврат:

  • Output : 4-D с формой [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] . Градиент относительно входного filter свертки.

Конструкторы и деструкторы

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)

Публичные атрибуты

operation
output

Публичные функции

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

Публичные статические функции

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

Структуры

tenorflow :: ops :: Conv2DBackpropFilter :: Attrs

Необязательные установщики атрибутов для Conv2DBackpropFilter .

Публичные атрибуты

операция

Operation operation

выход

::tensorflow::Output output

Публичные функции

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
)

узел

::tensorflow::Node * node() const 

оператор :: тензорный поток :: Ввод

 operator::tensorflow::Input() const 

оператор :: tenorflow :: Выход

 operator::tensorflow::Output() const 

Публичные статические функции

Формат данных

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Расширения

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

ExplicitPaddings

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

UseCudnnOnGpu

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)