tf.raw_ops.Conv2DBackpropInputV2

Вычисляет градиенты свертки по отношению к входным данным.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

Для получения более подробной информации см. Руководство по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.Conv2DBackpropInputV2

tf.raw_ops.Conv2DBackpropInputV2(
    input,
    filter,
    out_backprop,
    strides,
    padding,
    use_cudnn_on_gpu=True,
    explicit_paddings=[],
    data_format='NHWC',
    dilations=[1, 1, 1, 1],
    name=None
)

Аргументы
`input`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`, `int32`. 4-мерный с формой `[batch, in_height, in_width, in_channels]`. Используется только форма тензора.
`filter`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `input`. 4-мерный с формой `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`.
`out_backprop`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `input`. 4-мерный с формой `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Градиенты относительно выходных данных свертки.
`strides`	Список `ints`. Шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свертки. Должен быть в том же порядке, что и размерность, указанная в формате.
`padding`	A `string` из: `"SAME", "VALID", "EXPLICIT"`. Тип алгоритма заполнения для использования.
`use_cudnn_on_gpu`	Необязательный `bool`. По умолчанию `True`.
`explicit_paddings`	Необязательный список `ints`. По умолчанию `[]`. Если `padding` равен `"EXPLICIT"`, список явных значений заполнения. Для i-го измерения количество заполнения, вставляемого до 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"`. Укажите формат данных входных и выходных данных. При использовании по умолчанию формате "NHWC", данные хранятся в порядке: [batch, in_height, in_width, in_channels]. В качестве альтернативы, формат может быть "NCHW", порядок хранения данных: [batch, in_channels, in_height, in_width].
`dilations`	Необязательный список `ints`. По умолчанию `[1, 1, 1, 1]`. 1-мерный тензор длины 4. Коэффициент расширения для каждого измерения `input`. Если установлено k > 1, между каждым элементом фильтра по этому измерению будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерения определяется значением `data_format`, см. подробности выше. Расширения по измерениям пакет и глубина должны быть 1.
`name`	Имя 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/raw_ops/Conv2DBackpropInputV2