tf.compat.v1.nn.conv2d_backprop_filter

Вычисляет градиенты свёртки относительно фильтра.

tf.compat.v1.nn.conv2d_backprop_filter(
    input,
    filter_sizes,
    out_backprop,
    strides,
    padding,
    use_cudnn_on_gpu=True,
    data_format='NHWC',
    dilations=[1, 1, 1, 1],
    name=None
)

Аргументы
`input`	A `Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`. 4-мерный с формой `[batch, in_height, in_width, in_channels]`.
`filter_sizes`	A `Tensor` типа `int32`. Целочисленный вектор, представляющий форму тензора `filter`, где `filter` — 4-мерный `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]` тензор.
`out_backprop`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `input`. 4-мерный с формой `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Градиенты по отношению к выводу свёртки.
`strides`	Список `ints`. Шаг скользящего окна для каждой размерности входных данных свёртки. Должен быть в том же порядке, что и размерность, указанная в формате.
`padding`	Либо `string` `"SAME"`, либо `"VALID"`, указывающие тип алгоритма заполнения, либо список, указывающий явные заполнения в начале и конце каждой размерности. При использовании явного заполнения и формате данных `"NHWC"`, это должно быть в форме `[[0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]]`. При использовании явного заполнения и формате данных `"NCHW"`, это должно быть в форме `[[0, 0], [0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]]`.
`use_cudnn_on_gpu`	Необязательный `bool`. По умолчанию `True`.
`data_format`	Необязательный `string` из: `"NHWC", "NCHW"`. По умолчанию `"NHWC"`. Указывает формат данных для входных и выходных данных. С форматом "NHWC" по умолчанию данные хранятся в порядке: [batch, in_height, in_width, in_channels]. В качестве альтернативы, формат может быть "NCHW", порядок хранения данных: [batch, in_channels, in_height, in_width].
`dilations`	Необязательный список `ints`. По умолчанию `[1, 1, 1, 1]`. 1-мерный тензор длиной 4. Коэффициент расширения для каждой размерности `input`. Если установлено значение k > 1, между каждым элементом фильтра в этой размерности будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок размерностей определяется значением `data_format`, см. подробности выше. Расширения в размерностях batch и depth должны быть 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `input`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/conv2d_backprop_filter