tensorflow :: ops :: Conv2DBackpropInput

Girdiye göre evrişim gradyanlarını hesaplar.

Özet

Argümanlar:

• kapsam: Bir Scope nesnesi
• input_sizes: input bir 4-D [batch, height, width, channels] tensörü olduğu, input şeklini temsil eden bir tamsayı vektörü.
• filtre: 4 boyutlu [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] .
• out_backprop: 4 boyutlu [batch, out_height, out_width, out_channels] . Gradyanlar, evrişimin çıktısını oluşturur.
• strides: Evrişim girdisinin her bir boyutu için kayan pencerenin adımı. Format ile belirtilen boyut ile aynı sırada olmalıdır.
• padding: Kullanılacak dolgu algoritmasının türü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• explicit_paddings: Eğer padding "EXPLICIT" , açık dolgu miktarlarının listesi. explicit_paddings[2 * i] . Boyut için, boyuttan önce ve sonra eklenen dolgu miktarı sırasıyla explicit_paddings[2 * i] ve explicit_paddings[2 * i + 1] . padding "EXPLICIT" değilse, explicit_paddings boş olmalıdır.
• data_format: Giriş ve çıkış verilerinin veri formatını belirtin. Varsayılan biçim "NHWC" ile, veriler şu sırayla saklanır: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Alternatif olarak, format "NCHW" olabilir, veri saklama sırası: [batch, in_channels, in_height, in_width].
• genişlemeler: 1-D uzunluk tensörü 4. Her input boyutu için genişleme faktörü. K> 1 olarak ayarlanırsa, o boyuttaki her filtre öğesi arasında k-1 atlanan hücreler olacaktır. Boyut sırası data_format değerine göre data_format , ayrıntılar için yukarıya bakın. Parti ve derinlik boyutlarındaki genişlemeler 1 olmalıdır.

İadeler:

• Output : [batch, in_height, in_width, in_channels] şeklinde 4-D. Gradyan, evrişimin girdisini ifade eder.

Genel özellikler

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
)