tf.raw_ops.Conv3DBackpropFilterV2

Вычисляет градиенты 3-мерной свёртки относительно фильтра.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.Conv3DBackpropFilterV2

tf.raw_ops.Conv3DBackpropFilterV2(
    input,
    filter_sizes,
    out_backprop,
    strides,
    padding,
    data_format='NDHWC',
    dilations=[1, 1, 1, 1, 1],
    name=None
)

Аргументы
`input`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`. Форма `[batch, depth, rows, cols, in_channels]`.
`filter_sizes`	A `Tensor` типа `int32`. Целочисленный вектор, представляющий форму тензора `filter`, где `filter` — 5-мерный тензор `[filter_depth, filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`.
`out_backprop`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `input`. Обратный сигнал с формой `[batch, out_depth, out_rows, out_cols, out_channels]`.
`strides`	Список `ints` длиной `>= 5`. 1-мерный тензор длины 5. Шаг скользящего окна для каждого измерения `input`. Должен иметь `strides[0] = strides[4] = 1`.
`padding`	A `string` из: `"SAME", "VALID"`. Тип алгоритма заполнения.
`data_format`	Необязательный `string` из: `"NDHWC", "NCDHW"`. По умолчанию `"NDHWC"`. Формат данных входных и выходных данных. В формате "NDHWC" (по умолчанию) данные хранятся в порядке: [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]. В формате "NCDHW" порядок хранения данных: [batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width].
`dilations`	Необязательный список `ints`. По умолчанию `[1, 1, 1, 1, 1]`. 1-мерный тензор длины 5. Коэффициент дилатации для каждого измерения `input`. Если установлено значение k > 1, между каждым элементом фильтра по данному измерению будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением `data_format`, см. подробности выше. Дилатации по измерениям batch и depth должны быть равны 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
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/Conv3DBackpropFilterV2