tf.nn.depthwise_conv2d_backprop_filter

Вычисляет градиенты глубинной свертки по отношению к фильтру.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.nn.depthwise_conv2d_backprop_filter, tf.compat.v1.nn.depthwise_conv2d_native_backprop_filter

tf.nn.depthwise_conv2d_backprop_filter(
    input,
    filter_sizes,
    out_backprop,
    strides,
    padding,
    data_format='NHWC',
    dilations=[1, 1, 1, 1],
    name=None
)

Аргументы
`input`	`Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`. 4-мерный, с формой, определяемой `data_format`. Например, если `data_format` — 'NHWC', то `input` — это 4-мерный тензор `[batch, in_height, in_width, in_channels]`.
`filter_sizes`	`Tensor` типа `int32`. Целочисленный вектор, задающий форму тензора `filter`, где `filter` — это 4-мерный тензор `[filter_height, filter_width, in_channels, depthwise_multiplier]`.
`out_backprop`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `input`. 4-мерный, с формой, определяемой `data_format`. Например, если `data_format` — 'NHWC', то форма out_backprop — `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Градиенты по отношению к выходу свертки.
`strides`	Список из `ints`. Шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свертки.
`padding`	Определяет способ дополнения изображения перед применением свертки. Может быть строкой `"SAME"` или `"VALID"`, указывающей тип алгоритма дополнения, либо списком, задающим явные значения дополнения в начале и конце каждого измерения. Подробнее см. здесь. При использовании явного дополнения и значении data_format `"NHWC"` формат должен быть таким: `[[0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]]`. При использовании явного дополнения и значении data_format `"NCHW"` формат должен быть таким: `[[0, 0], [0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]]`.
`data_format`	Необязательное значение `string` из списка: `"NHWC", "NCHW"`. По умолчанию — `"NHWC"`. Задает формат данных входных и выходных данных. При формате по умолчанию «NHWC» данные хранятся в следующем порядке: [batch, height, width, channels]. Также можно использовать формат «NCHW», при котором данные хранятся в следующем порядке: [batch, channels, height, width].
`dilations`	Необязательный список из `ints`. По умолчанию — `[1, 1, 1, 1]`. Одномерный тензор длины 4. Коэффициент разрежения 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 разрежения для измерений пакета и глубины должны быть равны 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
`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/nn/depthwise_conv2d_backprop_filter