tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropInputV2

Oblicza gradienty splotu 3-D względem danych wejściowych.

Streszczenie

Argumenty:

• zakres: obiekt zakresu
• input_sizes: Wektor liczb całkowitych reprezentujący kształt tensora input , gdzie input jest tensorem 5-D [batch, depth, rows, cols, in_channels] .
• filtr: Kształt [depth, rows, cols, in_channels, out_channels] . in_channels muszą być takie same pomiędzy input a filter .
• out_backprop: Sygnał backprop o kształcie [batch, out_depth, out_rows, out_cols, out_channels] .
• kroki: 1-wymiarowy tensor o długości 5. Krok przesuwanego okna dla każdego wymiaru danych input . Musi mieć strides[0] = strides[4] = 1 .
• padding: Typ algorytmu wypełniania, który ma zostać użyty.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

• data_format: Format danych wejściowych i wyjściowych. W domyślnym formacie „NDHWC” dane są przechowywane w kolejności: [partia, głębokość, wysokość, szerokość, kanały]. Alternatywnie, format może mieć postać „NCDHW”. Kolejność przechowywania danych to: [partia, kanały, głębokość, wysokość, szerokość].
• Dylatacje: jednowymiarowy tensor o długości 5. 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 : Tensor wyjściowy.

Atrybuty publiczne

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
)