tf.compat.v1.nn.conv2d_backprop_input

Вычисляет градиенты свёртки 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`	`Tensor` типа `int32`. Целочисленный вектор, представляющий форму `input`, где `input` — тензор `[batch, height, width, channels]` размерности 4.
`filter`	`Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`. Размерность 4, форма `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`.
`out_backprop`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `filter`. Размерность 4, форма `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Градиенты по отношению к выходу свёртки.
`strides`	Список из `ints`. Шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свёртки. Порядок должен соответствовать порядку измерений, заданному параметром format.
`padding`	Либо `string` `"SAME"` или `"VALID"`, указывающее тип используемого алгоритма заполнения, либо список, задающий явные значения заполнения в начале и конце каждого измерения. Если используется явное заполнение и data_format равен `"NHWC"`, список должен иметь вид `[[0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]]`. Если используется явное заполнение и data_format равен `"NCHW"`, список должен иметь вид `[[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 вариантов: `"NHWC", "NCHW"`. По умолчанию — `"NHWC"`. Задаёт формат данных входных и выходных данных. В формате по умолчанию "NHWC" данные хранятся в следующем порядке: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Также можно использовать формат "NCHW", в котором данные хранятся в следующем порядке: [batch, in_channels, in_height, in_width].
`dilations`	Необязательный список из `ints`. По умолчанию — `[1, 1, 1, 1]`. Одномерный тензор длиной 4. Коэффициент разрежения для каждого измерения `input`. Если значение равно k > 1, между элементами фильтра в этом измерении будут пропущены k-1 ячеек. Порядок измерений определяется значением `data_format`; подробности см. выше. Коэффициенты разрежения для измерений пакета и глубины должны быть равны 1.
`name`	Имя операции (необязательно).
`filters`	Псевдоним для filter.

Возвращаемое значение
`Tensor`. 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