fluxo tensor:: ops:: MaxPool3DGradGrad

Calcula gradientes de segunda ordem da função maxpooling.

Resumo

Argumentos:

• escopo: um objeto Escopo
• orig_input: O tensor de entrada original.
• orig_output: O tensor de saída original.
• grad: backprop de saída da forma [batch, depth, rows, cols, channels] .
• ksize: tensor 1-D de comprimento 5. O tamanho da janela para cada dimensão do tensor de entrada. Deve ter ksize[0] = ksize[4] = 1 .
• passadas: tensor 1-D de comprimento 5. A passada da janela deslizante para cada dimensão da input . Deve ter strides[0] = strides[4] = 1 .
• preenchimento: o tipo de algoritmo de preenchimento a ser usado.

Atributos opcionais (veja Attrs ):

• data_format: O formato dos dados de entrada e saída. Com o formato padrão "NDHWC", os dados são armazenados na ordem de: [lote, profundidade, altura, largura, largura, canais]. Alternativamente, o formato pode ser "NCDHW", a ordem de armazenamento dos dados é: [lote, in_channels, in_profundidade, in_height, in_width].

Retorna:

• Output : Gradientes de gradientes transformam a entrada em max_pool .

Atributos públicos

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
)