tf.raw_ops.Conv2DBackpropInput

Вычисляет градиенты свёртки по отношению к входным данным.

Просмотреть псевдонимы

Совместимые псевдонимы для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.Conv2DBackpropInput

tf.raw_ops.Conv2DBackpropInput(
    input_sizes,
    filter,
    out_backprop,
    strides,
    padding,
    use_cudnn_on_gpu=True,
    explicit_paddings=[],
    data_format='NHWC',
    dilations=[1, 1, 1, 1],
    name=None
)

Аргументы
`input_sizes`	`Tensor` типа `int32`. Целочисленный вектор, представляющий форму `input`, где `input` — 4D-тензор `[batch, height, width, channels]`.
`filter`	`Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`, `int32`. 4D-тензор с формой `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`.
`out_backprop`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `filter`. 4D-тензор с формой `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Градиенты по отношению к выходным данным свёртки.
`strides`	Список из `ints`. Шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свёртки. Порядок должен совпадать с порядком измерений, заданным параметром format.
`padding`	`string` из следующих значений: `"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` имеет значение `"EXPLICIT"`, список содержит явные значения дополнения. Для i-го измерения значение дополнения, добавляемого до и после измерения, равно `explicit_paddings[2 * i]` и `explicit_paddings[2 * i + 1]` соответственно. Если `padding` не равно `"EXPLICIT"`, `explicit_paddings` должен быть пустым.
`data_format`	Необязательный `string` из следующих значений: `"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 расширения для каждого измерения `input`. Если значение больше 1, между элементами фильтра в этом измерении будет пропущено k-1 ячеек. Порядок измерений определяется значением `data_format`; подробности см. выше. Коэффициенты расширения в измерениях пакета и глубины должны быть равны 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
`Tensor`. Имеет тот же тип, что и `filter`.

© 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/raw_ops/Conv2DBackpropInput