tensorflow:: ops:: MaxPool3DGrad

ম্যাক্স পুলিং ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।

সারসংক্ষেপ

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• orig_input: মূল ইনপুট টেনসর।
• orig_output: মূল আউটপুট টেনসর।
• grad: [batch, depth, rows, cols, channels] আকারের আউটপুট ব্যাকপ্রপ।
• ksize: ৫ দৈর্ঘ্যের একটি ১-মাত্রিক টেনসর। ইনপুট টেনসরের প্রতিটি ডাইমেনশনের জন্য উইন্ডোর আকার। অবশ্যই ksize[0] = ksize[4] = 1 হতে হবে।
• স্ট্রাইডস: ৫ দৈর্ঘ্যের একটি ১-মাত্রিক টেনসর। input প্রতিটি ডাইমেনশনের জন্য স্লাইডিং উইন্ডোর স্ট্রাইড। অবশ্যই strides[0] = strides[4] = 1 হতে হবে।
• প্যাডিং: কোন ধরনের প্যাডিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হবে।

ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউটসমূহ (দেখুন Attrs ):

• ডেটা_ফরম্যাট: ইনপুট এবং আউটপুট ডেটার ফরম্যাট। ডিফল্ট ফরম্যাট "NDHWC"-তে, ডেটা এই ক্রমে সংরক্ষিত হয়: [ব্যাচ, ইন_ডেপথ, ইন_হাইট, ইন_উইডথ, ইন_চ্যানেলস]। বিকল্পভাবে, ফরম্যাটটি "NCDHW" হতে পারে, সেক্ষেত্রে ডেটা সংরক্ষণের ক্রম হলো: [ব্যাচ, ইন_চ্যানেলস, ইন_ডেপথ, ইন_হাইট, ইন_উইডথ]।

ফেরত:

• Output : আউটপুট টেনসর।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output output

 MaxPool3DGrad(
  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
)

 MaxPool3DGrad(
  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 MaxPool3DGrad::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)