tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput

Tính toán đạo hàm của phép tích chập đối với đầu vào.

Bản tóm tắt

Luận điểm:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• input_sizes: Một vectơ số nguyên biểu thị kích thước của input , trong đó input là một tensor 4 chiều [batch, height, width, channels] .
• bộ lọc: 4 chiều với hình dạng [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] .
• out_backprop: 4 chiều với hình dạng [batch, out_height, out_width, out_channels] . Độ dốc đối với đầu ra của phép tích chập.
• strides: Bước nhảy của cửa sổ trượt cho mỗi chiều của đầu vào phép tích chập. Phải cùng thứ tự với chiều được chỉ định bằng định dạng.
• padding: Loại thuật toán đệm cần sử dụng.

Các thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• explicit_paddings: Nếu padding là "EXPLICIT" , danh sách các lượng padding rõ ràng. Đối với chiều thứ i, lượng padding được chèn trước và sau chiều đó lần lượt là explicit_paddings[2 * i] và explicit_paddings[2 * i + 1] . Nếu padding không phải là "EXPLICIT" , explicit_paddings phải trống.
• data_format: Chỉ định định dạng dữ liệu đầu vào và đầu ra. Với định dạng mặc định "NHWC", dữ liệu được lưu trữ theo thứ tự: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Hoặc, định dạng có thể là "NCHW", thứ tự lưu trữ dữ liệu là: [batch, in_channels, in_height, in_width].
• Độ giãn: Tensor 1 chiều có độ dài 4. Hệ số giãn cho mỗi chiều của input . Nếu đặt thành k > 1, sẽ có k-1 ô bị bỏ qua giữa mỗi phần tử lọc trên chiều đó. Thứ tự chiều được xác định bởi giá trị của data_format , xem chi tiết ở trên. Độ giãn ở chiều batch và chiều depth phải bằng 1.

Trả về:

• Output : 4 chiều với hình dạng [batch, in_height, in_width, in_channels] . Độ dốc đối với đầu vào của phép tích chập.

Thuộc tính công khai

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
)