tensorflow :: ops :: Conv3DBackpropInputV2

Oblicza gradienty splotu 3-D w odniesieniu do danych wejściowych.

streszczenie

Argumenty:

• zakres: obiekt Scope
• input_sizes: wektor całkowity reprezentujący kształt tensora input , gdzie input jest tensorem 5-D [batch, depth, rows, cols, in_channels] .
• filter: Shape [depth, rows, cols, in_channels, out_channels] . in_channels muszą być zgodne między in_channels input a filter .
• out_backprop: sygnał Backprop o kształcie [batch, out_depth, out_rows, out_cols, out_channels] .
• kroki: 1-D tensor długości 5. Skok okna przesuwnego dla każdego wymiaru input . Musi mieć strides[0] = strides[4] = 1 .
• padding: typ algorytmu dopełniania, który ma być używany.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

• data_format: format danych wejściowych i wyjściowych. W przypadku domyślnego formatu „NDHWC” dane są przechowywane w kolejności: [partia, głębokość, głębokość, wysokość, szerokość, kanały]. Alternatywnie, format mógłby być „NCDHW”, kolejność przechowywania danych to: [batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width].
• dylatacje: 1-D tensor długości 5. Współczynnik dylatacji dla każdego wymiaru input . Jeśli ustawiono na k> 1, między każdym elementem filtrującym w tym wymiarze będzie k-1 pominiętych komórek. Kolejność wymiarów jest określana na podstawie wartości data_format , patrz powyżej, aby uzyskać szczegółowe informacje. Dylatacje w wymiarze partii i głębokości muszą wynosić 1.

Zwroty:

• Output : tensor wyjściowy.

Atrybuty publiczne

Operation operation

::tensorflow::Output output

 Conv3DBackpropInputV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 Conv3DBackpropInputV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv3DBackpropInputV2::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
)