tensorflow:: ops:: MaxPool3DGrad

3डी मैक्स पूलिंग फ़ंक्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है।

सारांश

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• orig_input: मूल इनपुट टेंसर।
• orig_output: मूल आउटपुट टेंसर।
• grad: [batch, depth, rows, cols, channels] आकार का आउटपुट बैकप्रॉप।
• ksize: लंबाई 5 का 1-D टेंसर। इनपुट टेंसर के प्रत्येक आयाम के लिए विंडो का आकार। ksize[0] = ksize[4] = 1 होना चाहिए।
• स्ट्राइड्स: लंबाई 5 का 1-डी टेंसर। input के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो का स्ट्राइड। strides[0] = strides[4] = 1 होना चाहिए।
• पैडिंग: उपयोग किए जाने वाले पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• data_format: इनपुट और आउटपुट डेटा का डेटा फॉर्मेट। डिफ़ॉल्ट फॉर्मेट "NDHWC" के साथ, डेटा निम्न क्रम में संग्रहित होता है: [बैच, इन_डेप्थ, इन_हाइट, इन_विड्थ, इन_चैनल]। वैकल्पिक रूप से, फॉर्मेट "NCDHW" हो सकता है, जिसमें डेटा संग्रहण का क्रम निम्न होता है: [बैच, इन_चैनल, इन_डेप्थ, इन_हाइट, इन_विड्थ]।

प्रतिफल:

• Output : आउटपुट टेंसर।

सार्वजनिक विशेषताएँ

Operation operation

::tensorflow::Output output

 MaxPool3DGrad(
  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
)

 MaxPool3DGrad(
  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 MaxPool3DGrad::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)