tensorflow:: אופס:: Conv2DBackpropFilter

#include <nn_ops.h>

מחשב את דרגות הפיתול ביחס למסנן.

סיכום

טיעונים:

  • scope: אובייקט Scope
  • קלט: 4-D עם צורה [batch, in_height, in_width, in_channels] .
  • filter_sizes: וקטור שלם המייצג את צורת הטנסור של filter , כאשר filter הוא טנסור 4-D [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] .
  • out_backprop: 4-D עם צורה [batch, out_height, out_width, out_channels] . מעברי צבע לפי הפלט של הקונבולציה.
  • צעדים: הצעד של חלון ההזזה עבור כל מימד של הקלט של הפיתול. חייב להיות באותו סדר כמו המאפיין שצוין בפורמט.
  • ריפוד: סוג אלגוריתם הריפוד שיש להשתמש בו.

מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs ):

  • explicit_paddings: אם padding הוא "EXPLICIT" , רשימת סכומי הריפוד המפורשים. עבור הממד ה-ith, כמות הריפוד שהוכנסה לפני ואחרי הממד היא explicit_paddings[2 * i] ו- explicit_paddings[2 * i + 1] , בהתאמה. אם padding אינו "EXPLICIT" , explicit_paddings חייב להיות ריק.
  • data_format: ציין את פורמט הנתונים של נתוני הקלט והפלט. עם פורמט ברירת המחדל "NHWC", הנתונים מאוחסנים בסדר של: [אצווה, גובה_ב, רוחב_ב-ערוצים]. לחלופין, הפורמט יכול להיות "NCHW", סדר אחסון הנתונים של: [אצווה, in_channels, in_height, in_width].
  • הרחבות: טנזור 1-D באורך 4. מקדם ההתרחבות עבור כל מימד של input . אם הוגדר כ-k > 1, יהיו תאים שדילגו על k-1 בין כל רכיב מסנן בממד זה. סדר הממדים נקבע לפי הערך של data_format , ראה לעיל לפרטים. הרחבות במידות האצווה והעומק חייבות להיות 1.

החזרות:

  • Output : 4-D עם צורה [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] . שיפוע מול קלט filter של הפיתול.

בנאים והורסים

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)

תכונות ציבוריות

operation
output

תפקידים ציבוריים

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

פונקציות סטטיות ציבוריות

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

מבנים

tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropFilter:: Attrs

קובעי תכונות אופציונליים עבור Conv2DBackpropFilter .

תכונות ציבוריות

מבצע

Operation operation

תְפוּקָה

::tensorflow::Output output

תפקידים ציבוריים

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
)

צוֹמֶת

::tensorflow::Node * node() const 

מפעיל::tensorflow::קלט

 operator::tensorflow::Input() const 

אופרטור::tensorflow::פלט

 operator::tensorflow::Output() const 

פונקציות סטטיות ציבוריות

פורמט נתונים

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

הרחבות

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

ריפודים מפורשים

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

השתמש בCudnnOnGpu

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)