tf.conv2d_backprop_filter_v2

Вычисляет градиенты свёртки по отношению к фильтру.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

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`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`. 4-мерный с формой `[batch, in_height, in_width, in_channels]`.
`filter`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `input`. 4-мерный с формой `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`. Используется только форма тензора.
`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 выходу свёртки.
`strides`	Список `ints`. Шаг скользящего окна для каждой размерности входных данных свёртки. Должен быть в том же порядке, что и размерность, указанная с помощью формата.
`padding`	A `string` из: `"SAME", "VALID", "EXPLICIT"`. Тип алгоритма заполнения для использования.
`use_cudnn_on_gpu`	Необязательный `bool`. По умолчанию `True`.
`explicit_paddings`	Необязательный список `ints`. По умолчанию `[]`. Если `padding` является `"EXPLICIT"`, список явных размеров заполнения. Для i-й размерности количество вставляемого заполнения до и после размерности — `explicit_paddings[2 * i]` и `explicit_paddings[2 * i + 1]` соответственно. Если `padding` не является `"EXPLICIT"`, `explicit_paddings` должно быть пустым.
`data_format`	Необязательный `string` из: `"NHWC", "NCHW"`. По умолчанию `"NHWC"`. Указывает формат данных входных и выходных данных. При формате по умолчанию "NHWC" 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. Фактор дилатации для каждой размерности `input`. Если задано k > 1, между каждым элементом фильтра по этой размерности будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок размерностей определяется значением `data_format`, см. подробности выше. Дилатации в размерностях партии и глубины должны быть равны 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
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/conv2d_backprop_filter_v2