tensorflow:: ops:: MaxPool3DGradGrad

最大プーリング関数の2次勾配を計算します。

まとめ

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• orig_input: 元の入力テンソル。
• orig_output: 元の出力テンソル。
• grad: [batch, depth, rows, cols, channels]の形状の出力バックプロパゲーション。
• ksize: 長さ 5 の 1 次元テンソル。入力テンソルの各次元のウィンドウのサイズ。ksize ksize[0] = ksize[4] = 1である必要があります。
• strides: 長さ 5 の 1 次元テンソル。 inputの各次元に対するスライディング ウィンドウのストライド。strides strides[0] = strides[4] = 1ある必要があります。
• padding: 使用するパディングアルゴリズムの種類。

オプション属性（ Attrs参照）：

• data_format: 入力データと出力データのデータ形式。デフォルトの形式「NDHWC」では、データは[batch、in_depth、in_height、in_width、in_channels]の順で格納されます。あるいは、形式を「NCDHW」に指定すると、データの格納順序は[batch、in_channels、in_depth、in_height、in_width]となります。

返品:

• Output : max_poolへの入力に関する勾配の勾配。

公開属性

Operation operation

::tensorflow::Output output

 MaxPool3DGradGrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input orig_input,
  ::tensorflow::Input orig_output,
  ::tensorflow::Input grad,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksize,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 MaxPool3DGradGrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input orig_input,
  ::tensorflow::Input orig_output,
  ::tensorflow::Input grad,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksize,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const MaxPool3DGradGrad::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)