tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput

Вычисляет градиенты свертки относительно входных данных.

Краткое содержание

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• input_sizes: Целочисленный вектор, представляющий форму input , где input — это 4-мерный тензор [batch, height, width, channels] .
• фильтр: 4D с формой [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] .
• out_backprop: 4-мерный объект с формой [batch, out_height, out_width, out_channels] . Градиенты относительно выходных данных свертки.
• strides: Шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свертки. Должен быть в том же порядке, что и измерения, указанные в параметре format.
• Заполнение: Тип используемого алгоритма заполнения.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs ):

• explicit_paddings: Если padding равно "EXPLICIT" , то список значений явного заполнения. Для i-го измерения количество заполнения, вставленного до и после измерения, равно explicit_paddings[2 * i] и explicit_paddings[2 * i + 1] соответственно. Если padding не равно "EXPLICIT" , explicit_paddings должно быть пустым.
• data_format: Укажите формат входных и выходных данных. При формате по умолчанию "NHWC" данные хранятся в следующем порядке: [batch, in_height, in_width, in_channels]. В качестве альтернативы можно использовать формат "NCHW", порядок хранения данных: [batch, in_channels, in_height, in_width].
• Расширение: одномерный тензор длиной 4. Коэффициент расширения для каждого измерения input . Если установлено значение k > 1, между каждым элементом фильтра в этом измерении будет пропущено k-1 ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format , подробности см. выше. Расширение в измерениях пакета и глубины должно быть равно 1.

Возвращает:

• Output : 4D-модель с формой [batch, in_height, in_width, in_channels] . Градиент относительно входных данных свертки.

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

 Conv2DBackpropInput(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 Conv2DBackpropInput(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv2DBackpropInput::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
)

Attrs ExplicitPaddings(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)