텐서플로우:: ops:: MaxPool3DGrad

최대 풀링 함수의 기울기를 계산합니다.

요약

논거:

• 범위: Scope 객체
• orig_input: 원래 입력 텐서입니다.
• orig_output: 원래 출력 텐서입니다.
• grad: 출력 역전파 형태는 [batch, depth, rows, cols, channels] .
• ksize: 길이가 5인 1차원 텐서. 입력 텐서의 각 차원에 대한 윈도우 크기입니다. ksize[0] = ksize[4] = 1 이어야 합니다.
• strides: 길이가 5인 1차원 텐서. input 의 각 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 스트라이드입니다. strides[0] = strides[4] = 1 이어야 합니다.
• padding: 사용할 패딩 알고리즘 유형입니다.

선택적 속성( Attrs 참조):

• data_format: 입력 및 출력 데이터의 형식입니다. 기본 형식인 "NDHWC"의 경우 데이터는 [배치, 깊이, 높이, 너비, 채널] 순서로 저장됩니다. 또는 형식을 "NCDHW"로 지정할 수 있으며, 이 경우 데이터 저장 순서는 [배치, 채널, 깊이, 높이, 너비]입니다.

보고:

• Output : 출력 텐서.

공개 속성

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
)