tf.compat.v1.nn.conv2d_backprop_input
Вычисляет градиенты свертки по отношению к входным данным.
tf.compat.v1.nn.conv2d_backprop_input(
input_sizes,
filter=None,
out_backprop=None,
strides=None,
padding=None,
use_cudnn_on_gpu=True,
data_format='NHWC',
dilations=[1, 1, 1, 1],
name=None,
filters=None
)
| Аргументы | |
|---|---|
input_sizes | Массив типа int32. Целочисленный вектор, представляющий форму input, где input — тензор размерностью 4. |
filter | Массив. Должен быть одного из следующих типов: half, bfloat16, float32, float64. 4-мерный массив с формой [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]. |
out_backprop | Массив. Должен иметь тот же тип, что и filter. 4-мерный массив с формой [batch, out_height, out_width, out_channels]. Градиенты по отношению к выходу свертки. |
strides | Список целых чисел. Шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свертки. Должен быть в том же порядке, что и указанное измерение с формой. |
padding | Либо строка, обозначающая тип алгоритма заполнения (padding), либо список, обозначающий явное заполнение в начале и конце каждого измерения. Если используется явное заполнение и data_format равно "NHWC", оно должно быть в формате [[0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]]. Если используется явное заполнение и data_format равно "NCHW", оно должно быть в формате [[0, 0], [0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]]. |
use_cudnn_on_gpu | Необязательный массив. По умолчанию True. |
data_format | Необязательный параметр из: "NHWC", "NCHW". По умолчанию "NHWC". Указывает формат данных входных и выходных данных. С помощью формата по умолчанию "NHWC" данные хранятся в порядке: [batch, in_height, in_width, in_channels]. В качестве альтернативы можно использовать формат "NCHW", порядок хранения данных: [batch, in_channels, in_height, in_width]. |
dilations | Необязательный список целых чисел. По умолчанию [1, 1, 1, 1]. 1-мерный тензор длиной 4. Коэффициент расширения для каждого измерения input. Если задано k > 1, между каждым элементом фильтра по этому измерению будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерения определяется значением data_format, см. подробности выше. Расширение в измерениях batch и depth должно быть равно 1. |
name | Название операции (необязательно). |
filters | Псевдоним для фильтра. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Массив. Имеет тот же тип, что и filter. |
© 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_input