tensorflow::ops::MaxPool3DGrad

Calcola i gradienti della funzione di max pooling.

Riepilogo

Argomentazioni:

• ambito: un oggetto Scope
• orig_input: Il tensore di input originale.
• orig_output: Il tensore di output originale.
• grad: Output backpropagation di forma [batch, depth, rows, cols, channels] .
• ksize: tensore 1D di lunghezza 5. La dimensione della finestra per ciascuna dimensione del tensore di input. Deve essere ksize[0] = ksize[4] = 1 .
• strides: tensore 1-D di lunghezza 5. Lo stride della finestra scorrevole per ogni dimensione input . Deve avere strides[0] = strides[4] = 1 .
• padding: Il tipo di algoritmo di padding da utilizzare.

Attributi opzionali (vedere Attrs ):

• data_format: Il formato dei dati di input e output. Con il formato predefinito "NDHWC", i dati vengono memorizzati nell'ordine: [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]. In alternativa, il formato potrebbe essere "NCDHW", nel qual caso l'ordine di memorizzazione dei dati sarebbe: [batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width].

Resi:

• Output : Il tensore di output.

attributi pubblici

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
)