tensorflow :: ops :: MaxPool3DGradGrad

maxpooling 함수의 2 차 기울기를 계산합니다.

요약

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• orig_input : 원래 입력 텐서.
• orig_output : 원래 출력 텐서.
• grad : 형태의 출력 역 전파 [batch, depth, rows, cols, channels] .
• ksize : 길이 5의 1 차원 텐서. 입력 텐서의 각 차원에 대한 창의 크기. ksize[0] = ksize[4] = 1 이어야합니다.
• 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.

보고:

• Output : max_pool 대한 입력에 대한 그라디언트의 그라디언트.

공용 속성

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
)