tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropInputV2

מחשב את הגרדיאנטים של קונבולוציה תלת-ממדית ביחס לקלט.

תַקצִיר

טיעונים:

• היקף: אובייקט היקף
• input_sizes: וקטור שלם המייצג את צורת הטנזור של input , כאשר input הוא טנזור 5-D [batch, depth, rows, cols, in_channels] .
• filter: צורה [depth, rows, cols, in_channels, out_channels] . in_channels חייבים להתאים בין input filter .
• out_backprop: אות Backprop של צורה [batch, out_depth, out_rows, out_cols, out_channels] .
• צעדים: טנזור חד-ממדי באורך 5. הצעד של חלון ההזזה עבור כל ממד של input . חייב להיות strides[0] = strides[4] = 1 .
• ריפוד: סוג אלגוריתם הריפוד שיש להשתמש בו.

מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs ):

• data_format: פורמט הנתונים של נתוני הקלט והפלט. עם פורמט ברירת המחדל "NDHWC", הנתונים מאוחסנים בסדר הבא: [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]. לחלופין, הפורמט יכול להיות "NCDHW", סדר אחסון הנתונים הוא: [batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width].
• הרחבות: טנזור חד-ממדי באורך 5. גורם ההרחבה עבור כל ממד של input . אם מוגדר ל-k > 1, יהיו k-1 תאים שדלגו עליהם בין כל רכיב מסנן באותו ממד. סדר הממדים נקבע על ידי הערך של data_format , ראה פרטים לעיל. הרחבות בממדי האצווה והעומק חייבות להיות 1.

החזרות:

• Output : טנזור הפלט.

מאפיינים ציבוריים

Operation operation

::tensorflow::Output output

 Conv3DBackpropInputV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 Conv3DBackpropInputV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv3DBackpropInputV2::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
)