tf.raw_ops.Conv2DBackpropInput

Вычисляет градиенты свертки по отношению к входным данным.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

Дополнительные сведения 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`	A `Tensor` типа `int32`. Целочисленный вектор, представляющий форму `input`, где `input` — это 4-мерный `[batch, height, width, channels]` тензор.
`filter`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`, `int32`. 4-мерный с формой `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`.
`out_backprop`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `filter`. 4-мерный с формой `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Градиенты по отношению к выходу свертки.
`strides`	Список `ints`. Шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свертки. Должен быть в том же порядке, что и указанное измерение в формате.
`padding`	A `string` из: `"SAME", "VALID", "EXPLICIT"`. Тип алгоритма заполнения.
`use_cudnn_on_gpu`	Необязательный `bool`. По умолчанию `True`.
`explicit_paddings`	Необязательный список `ints`. По умолчанию `[]`. Если `padding` равно `"EXPLICIT"`, список явных значений заполнения. Для i-го измерения количество заполнения перед и после измерения равно `explicit_paddings[2 * i]` и `explicit_paddings[2 * i + 1]` соответственно. Если `padding` не равно `"EXPLICIT"`, `explicit_paddings` должно быть пустым.
`data_format`	Необязательный `string` из: `"NHWC", "NCHW"`. По умолчанию `"NHWC"`. Указывает формат данных входных и выходных данных. При использовании формата "NHWC" по умолчанию данные хранятся в порядке: [пакет, высота, ширина, каналы]. В качестве альтернативы может использоваться формат "NCHW", порядок хранения данных: [пакет, каналы, высота, ширина].
`dilations`	Необязательный список `ints`. По умолчанию `[1, 1, 1, 1]`. 1-мерный тензор длины 4. Коэффициент расширения для каждого измерения `input`. Если установлено значение k > 1, между каждым элементом фильтра в этом измерении будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерения определяется значением `data_format`, подробности см. выше. Расширения в измерениях пакет и глубина должны быть равны 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
A `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