tensorflow :: ops :: DepthwiseConv2dNativeBackpropInput

입력에 대한 깊이 별 컨볼 루션의 기울기를 계산합니다.

요약

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• input_sizes : 형상 나타내는 정수 벡터 input 에 기초 data_format . 예를 들어 data_format 이 'NHWC'이면 input 값은 4-D [batch, height, width, channels] 텐서입니다.
• 필터 : [filter_height, filter_width, in_channels, depthwise_multiplier] 모양의 4-D.
• out_backprop : 형상에 기초하여 4-D data_format . 예를 들어, data_format 이 'NHWC'이면 out_backprop shape는 [batch, out_height, out_width, out_channels] 입니다. 컨볼 루션의 출력을 그라데이션합니다.
• strides : 컨볼 루션 입력의 각 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 보폭입니다.
• padding : 사용할 채우기 알고리즘의 유형입니다.

선택적 속성 ( Attrs 참조) :

• data_format : 입력 및 출력 데이터의 데이터 형식을 지정합니다. 기본 형식 "NHWC"를 사용하면 데이터가 [배치, 높이, 너비, 채널] 순서로 저장됩니다. 또는 형식은 [배치, 채널, 높이, 너비]의 데이터 저장 순서 인 "NCHW"일 수 있습니다.
• dilations : 길이 4의 1-D 텐서. input 각 차원에 대한 확장 계수. k> 1로 설정하면 해당 차원의 각 필터 요소 사이에 k-1 개의 건너 뛴 셀이 있습니다. 차원 순서는 data_format 의 값에 의해 결정됩니다. 자세한 내용은 위를 참조하십시오. 배치 및 깊이 치수의 확장은 1이어야합니다.

보고:

• Output : data_format 에 따른 모양을 가진 4-D. 예를 들어 data_format 이 'NHWC'인 경우 출력 형태는 [batch, in_height, in_width, in_channels] 입니다. 컨볼 루션의 입력에 대한 기울기.

공용 속성

Operation operation

::tensorflow::Output output

 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const DepthwiseConv2dNativeBackpropInput::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
)