tf.conv2d_backprop_filter_v2

Вычисляет градиенты свёртки по отношению к фильтру.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.conv2d_backprop_filter_v2

tf.conv2d_backprop_filter_v2(
    input: Annotated[Any, TV_Conv2DBackpropFilterV2_T],
    filter: Annotated[Any, TV_Conv2DBackpropFilterV2_T],
    out_backprop: Annotated[Any, TV_Conv2DBackpropFilterV2_T],
    strides,
    padding: str,
    use_cudnn_on_gpu: bool = True,
    explicit_paddings=[],
    data_format: str = 'NHWC',
    dilations=[1, 1, 1, 1],
    name=None
) -> Annotated[Any, TV_Conv2DBackpropFilterV2_T]

Аргументы
`input`	Тензор типа `Tensor`. Допустимые типы: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`. Тензор 4-D с формой `[batch, in_height, in_width, in_channels]`.
`filter`	Тензор типа `Tensor`. Тип должен совпадать с типом `input`. Тензор 4-D с формой `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`. Используется только форма тензора.
`out_backprop`	Тензор типа `Tensor`. Тип должен совпадать с типом `input`. Тензор 4-D с формой `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Градиенты по отношению к выходу свёртки.
`strides`	Список значений типа `ints`. Шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свёртки. Порядок элементов должен соответствовать порядку измерений, указанному в параметре format.
`padding`	Значение типа `string` из набора: `"SAME", "VALID", "EXPLICIT"`. Тип алгоритма дополнения.
`use_cudnn_on_gpu`	Необязательный параметр типа `bool`. Значение по умолчанию: `True`.
`explicit_paddings`	Необязательный список значений типа `ints`. Значение по умолчанию: `[]`. Если `padding` имеет значение `"EXPLICIT"`, задаёт список явных значений дополнения. Для i-го измерения значения дополнения, добавляемые до и после измерения, равны соответственно `explicit_paddings[2 * i]` и `explicit_paddings[2 * i + 1]`. Если `padding` не имеет значение `"EXPLICIT"`, параметр `explicit_paddings` должен быть пустым.
`data_format`	Необязательный параметр типа `string` из набора: `"NHWC", "NCHW"`. Значение по умолчанию: `"NHWC"`. Задаёт формат данных на входе и выходе. При использовании формата по умолчанию "NHWC" данные хранятся в следующем порядке: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Также можно указать формат "NCHW", при котором данные хранятся в следующем порядке: [batch, in_channels, in_height, in_width].
`dilations`	Необязательный список значений типа `ints`. Значение по умолчанию: `[1, 1, 1, 1]`. Тензор 1-D длины 4. Коэффициент дилатации для каждого измерения `input`. Если задано значение k > 1, между элементами фильтра в этом измерении будет пропущено k-1 ячеек. Порядок измерений определяется значением `data_format`; подробности см. выше. Коэффициенты дилатации для измерений пакета и глубины должны быть равны 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Тензор типа `Tensor`. Тип совпадает с типом `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/conv2d_backprop_filter_v2