tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropInput

يحسب تدرجات الالتفاف بالنسبة للمدخلات.

ملخص

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• input_sizes: متجه عدد صحيح يمثل شكل input ، حيث يكون input عبارة عن موتر رباعي الأبعاد [batch, height, width, channels] .
• فلتر: رباعي الأبعاد مع شكل [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] .
• out_backprop: رباعي الأبعاد ذو شكل [batch, out_height, out_width, out_channels] . تدرجات بالنسبة لمخرجات الالتفاف.
• الخطوات: هي خطوة النافذة المنزلقة لكل بُعد من أبعاد مُدخلات الالتفاف. يجب أن تكون بنفس ترتيب البُعد المُحدد في التنسيق.
• الحشو: نوع خوارزمية الحشو المراد استخدامها.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• explicit_paddings: إذا كانت padding هي "EXPLICIT" ، فستكون قائمةً بقيم الحشو الصريح. بالنسبة للبعد i، تكون قيمة الحشو المُدرجة قبل البعد وبعده هي explicit_paddings[2 * i] و explicit_paddings[2 * i + 1] على التوالي. إذا لم تكن padding هي "EXPLICIT" ، فيجب أن تكون explicit_paddings فارغة.
• data_format: حدد تنسيق بيانات الإدخال والإخراج. مع التنسيق الافتراضي "NHWC"، تُخزَّن البيانات بالترتيب التالي: [batch, in_height, in_width, in_channels]. بدلاً من ذلك، يمكن أن يكون التنسيق "NCHW"، ويكون ترتيب تخزين البيانات كالتالي: [batch, in_channels, in_height, in_width].
• التمددات: موتر أحادي البعد بطول 4. عامل التمدد لكل بُعد من أبعاد input . إذا تم ضبطه على k > 1، فسيتم تخطي k-1 خلية بين كل عنصر من عناصر التصفية في ذلك البُعد. يتم تحديد ترتيب الأبعاد بواسطة قيمة data_format ، انظر أعلاه لمزيد من التفاصيل. يجب أن تكون التمددات في بُعدي الدفعة والعمق 1.

المرتجعات:

• Output : رباعي الأبعاد ذو شكل [batch, in_height, in_width, in_channels] . التدرج بالنسبة لمدخل الالتفاف.

السمات العامة

Operation operation

::tensorflow::Output output

 Conv2DBackpropInput(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 Conv2DBackpropInput(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv2DBackpropInput::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
)