tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropInput

Oblicza gradienty splotu głębokościowego względem danych wejściowych.

Streszczenie

Argumenty:

• zakres: obiekt zakresu
• input_sizes: Wektor liczb całkowitych reprezentujący kształt input , oparty na data_format . Na przykład, jeśli data_format to „NHWC”, to input jest tensorem 4-D [batch, height, width, channels] .
• filtr: 4-D o kształcie [filter_height, filter_width, in_channels, depthwise_multiplier] .
• out_backprop: 4-D z kształtem opartym na data_format . Na przykład, jeśli data_format to „NHWC”, to out_backprop kształt to [batch, out_height, out_width, out_channels] . Gradienty względem wyniku splotu.
• kroki: Krok przesuwanego okna dla każdego wymiaru wejścia splotu.
• padding: Typ algorytmu wypełniania, który ma zostać użyty.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

• data_format: Określ format danych wejściowych i wyjściowych. W domyślnym formacie „NHWC” dane są przechowywane w kolejności: [partia, wysokość, szerokość, kanały]. Alternatywnie, format może być „NCHW”, czyli w kolejności przechowywania danych: [partia, kanały, wysokość, szerokość].
• Dylatacje: jednowymiarowy tensor o długości 4. Współczynnik dylatacji dla każdego wymiaru danych input . Jeśli ustawione na k > 1, między każdym elementem filtru w tym wymiarze będzie k-1 pominiętych komórek. Kolejność wymiarów jest określana przez wartość data_format , szczegóły powyżej. Dylatacje w wymiarach wsadowych i głębokości muszą wynosić 1.

Zwroty:

• Output : 4-D z kształtem zgodnym z data_format . Na przykład, jeśli data_format to „NHWC”, kształt wyjściowy to [batch, in_height, in_width, in_channels] . Gradient względem wejścia splotu.

Atrybuty publiczne

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
)