tensorflow::ops::MaxPoolGradGrad

Calcule les gradients du second ordre de la fonction de maxpooling.

Résumé

Arguments :

• portée : un objet Scope
• orig_input : Le tenseur d'entrée d'origine.
• orig_output : Le tenseur de sortie d'origine.
• grad: 4-D. Gradients de gradients par rapport à l'entrée de max_pool .
• ksize : La taille de la fenêtre pour chaque dimension du tenseur d’entrée.
• pas : Le pas de la fenêtre glissante pour chaque dimension du tenseur d'entrée.
• padding : le type d’algorithme de padding à utiliser.

Attributs optionnels (voir Attrs ) :

• data_format : Spécifiez le format des données d’entrée et de sortie. Par défaut, avec le format « NHWC », les données sont stockées dans l’ordre suivant : [batch, in_height, in_width, in_channels]. Vous pouvez également utiliser le format « NCHW », auquel cas l’ordre de stockage est le suivant : [batch, in_channels, in_height, in_width].

Retours :

• Output : Gradients des gradients par rapport à l'entrée de max_pool .

attributs publics

Operation operation

::tensorflow::Output output

 MaxPoolGradGrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input orig_input,
  ::tensorflow::Input orig_output,
  ::tensorflow::Input grad,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksize,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 MaxPoolGradGrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input orig_input,
  ::tensorflow::Input orig_output,
  ::tensorflow::Input grad,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksize,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const MaxPoolGradGrad::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)