tensor akışı:: işlem:: Conv2DBackpropFiltre
#include <nn_ops.h>
Filtreye göre evrişim gradyanlarını hesaplar.
Özet
Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- giriş: şekilli 4-D
[batch, in_height, in_width, in_channels]
. - filter_sizes:
filter
tensör şeklini temsil eden bir tamsayı vektörü; buradafilter
, 4 boyutlu bir[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
tensörüdür. - out_backprop: Şekilli 4-D
[batch, out_height, out_width, out_channels]
. Degradeler evrişimin çıktısına göredir. - adımlar: Evrişim girişinin her boyutu için kayan pencerenin adımı. Formatla belirtilen boyutla aynı sırada olmalıdır.
- padding: Kullanılacak dolgu algoritmasının türü.
İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs
):
- açık_paddingler:
padding
"EXPLICIT"
ise, açık dolgu miktarlarının listesi. i. boyut için, boyuttan önce ve sonra eklenen dolgu miktarı sırasıylaexplicit_paddings[2 * i]
veexplicit_paddings[2 * i + 1]
şeklindedir.padding
"EXPLICIT"
değilse,explicit_paddings
boş olmalıdır. - data_format: Giriş ve çıkış verilerinin veri formatını belirtin. Varsayılan format "NHWC" ile veriler şu sırayla saklanır: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Alternatif olarak format, veri depolama sırası olan "NCHW" olabilir: [batch, in_channels, in_height, in_width].
- genişlemeler: 1-D uzunluk tensörü 4.
input
her boyutu için genişleme faktörü. k > 1 olarak ayarlanırsa, o boyuttaki her filtre elemanı arasında k-1 atlanan hücre olacaktır. Boyut sırasıdata_format
değerine göre belirlenir; ayrıntılar için yukarıya bakın. Parti ve derinlik boyutlarındaki genişlemeler 1 olmalıdır.
İade:
-
Output
: Şekilli 4-D[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
. Evrişiminfilter
girişine göre gradyan.
Yapıcılar ve Yıkıcılar | |
---|---|
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) |
Genel özellikler | |
---|---|
operation | |
output |
Kamu işlevleri | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Genel statik işlevler | |
---|---|
DataFormat (StringPiece x) | |
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
UseCudnnOnGpu (bool x) |
Yapılar | |
---|---|
tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropFilter:: Öznitelikler | Conv2DBackpropFilter için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcılar. |
Genel özellikler
operasyon
Operation operation
çıktı
::tensorflow::Output output
Kamu işlevleri
Conv2DBackpropFiltre
Conv2DBackpropFilter( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input filter_sizes, ::tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding )
Conv2DBackpropFiltre
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 )
düğüm
::tensorflow::Node * node() const
operatör::tensorflow::Giriş
operator::tensorflow::Input() const
operatör::tensorflow::Çıktı
operator::tensorflow::Output() const
Genel statik işlevler
Veri Formatı
Attrs DataFormat( StringPiece x )
Dilatasyonlar
Attrs Dilations( const gtl::ArraySlice< int > & x )
Açık Dolgular
Attrs ExplicitPaddings( const gtl::ArraySlice< int > & x )
CudnnOnGpu'yu kullanın
Attrs UseCudnnOnGpu( bool x )