tf.conv2d_backprop_input_v2

Вычисляет градиенты свёртки относительно входных данных.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Дополнительные сведения см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.conv2d_backprop_input_v2

tf.conv2d_backprop_input_v2(
    input: Annotated[Any, TV_Conv2DBackpropInputV2_T],
    filter: Annotated[Any, TV_Conv2DBackpropInputV2_T],
    out_backprop: Annotated[Any, TV_Conv2DBackpropInputV2_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_Conv2DBackpropInputV2_T]

Аргументы
`input`	`Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`, `int32`. 4-D с формой `[batch, in_height, in_width, in_channels]`. Используется только форма тензора.
`filter`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `input`. 4-D с формой `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`.
`out_backprop`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `input`. 4-D с формой `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Градиенты относительно выходных данных свёртки.
`strides`	Список из `ints`. Шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свёртки. Порядок должен соответствовать порядку измерений, заданному параметром format.
`padding`	`string` из: `"SAME", "VALID", "EXPLICIT"`. Тип используемого алгоритма дополнения.
`use_cudnn_on_gpu`	Необязательный `bool`. По умолчанию — `True`.
`explicit_paddings`	Необязательный список из `ints`. По умолчанию — `[]`. Если `padding` равно `"EXPLICIT"`, список явных значений дополнения. Для i-го измерения объём дополнения, добавляемого перед измерением и после него, равен соответственно `explicit_paddings[2 * i]` и `explicit_paddings[2 * i + 1]`. Если `padding` не равно `"EXPLICIT"`, `explicit_paddings` должно быть пустым.
`data_format`	Необязательный `string` из: `"NHWC", "NCHW"`. По умолчанию — `"NHWC"`. Задаёт формат данных для 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», при 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 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. Дилатация для измерений пакета и глубины должна быть равна 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
`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_input_v2