tensorflow :: ops :: Conv3DBackpropInputV2

입력을 기준으로 3 차원 컨볼 루션의 기울기를 계산합니다.

요약

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• input_sizes : input 의 텐서 형태를 나타내는 정수 벡터입니다. 여기서 input 은 5-D [batch, depth, rows, cols, in_channels] 텐서입니다.
• 필터 : Shape [depth, rows, cols, in_channels, out_channels] . in_channels 는 input 과 filter 간에 일치해야합니다.
• out_backprop : 형태의 역 전파 신호 [batch, out_depth, out_rows, out_cols, out_channels] .
• strides : 길이의 1 차원 텐서 5. input 각 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 보폭. strides[0] = strides[4] = 1 이어야합니다.
• padding : 사용할 채우기 알고리즘의 유형입니다.

선택적 속성 ( Attrs 참조) :

• data_format : 입력 및 출력 데이터의 데이터 형식. 기본 형식 "NDHWC"를 사용하면 데이터가 [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels] 순서로 저장됩니다. 또는 형식은 "NCDHW"일 수 있으며 데이터 저장 순서는 [batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width]입니다.
• dilations : 길이의 1 차원 텐서 5. input 각 차원에 대한 확장 인자. k> 1로 설정하면 해당 차원의 각 필터 요소 사이에 k-1 개의 건너 뛴 셀이 있습니다. 차원 순서는 data_format 값에 의해 결정됩니다. 자세한 내용은 위를 참조하십시오. 배치 및 깊이 치수의 확장은 1이어야합니다.

보고:

• Output : 출력 텐서.

공용 속성

Operation operation

::tensorflow::Output output

 Conv3DBackpropInputV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 Conv3DBackpropInputV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv3DBackpropInputV2::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
)