tf.nn.depthwise_conv2d_backprop_filter

Вычисляет градиенты свёртки по глубине относительно фильтра.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

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`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`. 4-мерный с формой, основанной на `data_format`. Например, если `data_format` равен 'NHWC', то `input` — это 4-мерный `[batch, in_height, in_width, in_channels]` тензор.
`filter_sizes`	A `Tensor` типа `int32`. Целочисленный вектор, представляющий форму тензора `filter`, где `filter` — 4-мерный `[filter_height, filter_width, in_channels, depthwise_multiplier]` тензор.
`out_backprop`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `input`. 4-мерный с формой, основанной на `data_format`. Например, если `data_format` равен 'NHWC', то форма out_backprop равна `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Градиенты относительно результата свёртки.
`strides`	Список `ints`. Шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свёртки.
`padding`	Управляет тем, как обрезать изображение перед применением свёртки. Может быть строкой `"SAME"` или `"VALID"`, указывающей тип алгоритма обрезки, или списком, указывающим явную обрезку в начале и конце каждого измерения. См. здесь для получения дополнительной информации. При использовании явной обрезки и data_format равном `"NHWC"`, она должна быть в форме `[[0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]]`. При использовании явной обрезки и data_format равном `"NCHW"`, она должна быть в форме `[[0, 0], [0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]]`.
`data_format`	Необязательный `string` из: `"NHWC", "NCHW"`. По умолчанию `"NHWC"`. Указывает формат данных входных и выходных данных. При стандартном формате "NHWC" данные хранятся в порядке: [batch, высота, ширина, каналы]. В качестве альтернативы может быть "NCHW", порядок хранения данных: [batch, каналы, высота, ширина].
`dilations`	Необязательный список `ints`. По умолчанию `[1, 1, 1, 1]`. 1-мерный тензор длины 4. Фактор расширения для каждого измерения `input`. Если задано k > 1, между каждым элементом фильтра по этому измерению будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением `data_format`, см. подробности выше. Расширения по измерениям batch и depth должны быть равны 1.
`name`	Название операции (необязательно).

Возвращаемое значение
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/nn/depthwise_conv2d_backprop_filter