tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropInput

इनपुट के सापेक्ष गहराई के अनुसार कनवोल्यूशन के ग्रेडिएंट की गणना करता है।

सारांश

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• input_sizes: data_format के आधार पर input के आकार को दर्शाने वाला एक पूर्णांक वेक्टर। उदाहरण के लिए, यदि data_format 'NHWC' है, तो input एक 4-D [batch, height, width, channels] टेंसर है।
• फ़िल्टर: 4-डी आकार के साथ [filter_height, filter_width, in_channels, depthwise_multiplier] ।
• out_backprop: 4-D, जिसका आकार data_format पर आधारित होता है। उदाहरण के लिए, यदि data_format 'NHWC' है, तो out_backprop का आकार [batch, out_height, out_width, out_channels] होगा। कनवोल्यूशन के आउटपुट के सापेक्ष ग्रेडिएंट।
• स्ट्राइड्स: कनवोल्यूशन के इनपुट के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो का स्ट्राइड।
• पैडिंग: उपयोग किए जाने वाले पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• data_format: इनपुट और आउटपुट डेटा का डेटा फॉर्मेट निर्दिष्ट करें। डिफ़ॉल्ट फॉर्मेट "NHWC" में, डेटा [बैच, ऊंचाई, चौड़ाई, चैनल] के क्रम में संग्रहीत होता है। वैकल्पिक रूप से, फॉर्मेट "NCHW" हो सकता है, जिसमें डेटा [बैच, चैनल, ऊंचाई, चौड़ाई] के क्रम में संग्रहीत होता है।
• डाइलेशन: लंबाई 4 का 1-D टेंसर। input के प्रत्येक आयाम के लिए डाइलेशन कारक। यदि इसे k > 1 पर सेट किया जाता है, तो उस आयाम पर प्रत्येक फ़िल्टर तत्व के बीच k-1 छोड़े गए सेल होंगे। आयाम क्रम data_format के मान द्वारा निर्धारित किया जाता है, विवरण के लिए ऊपर देखें। बैच और गहराई आयामों में डाइलेशन 1 होना चाहिए।

प्रतिफल:

• Output : data_format के अनुसार आकार वाला 4-डी डिस्प्ले। उदाहरण के लिए, यदि data_format 'NHWC' है, तो आउटपुट आकार [batch, in_height, in_width, in_channels] होगा। कनवोल्यूशन के इनपुट के सापेक्ष ग्रेडिएंट।

सार्वजनिक विशेषताएँ

Operation operation

::tensorflow::Output output

 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const DepthwiseConv2dNativeBackpropInput::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
)