tf.raw_ops.DepthwiseConv2dNativeBackpropInput
Вычисляет градиенты свёртки по глубине относительно входных данных.
tf.raw_ops.DepthwiseConv2dNativeBackpropInput(
input_sizes,
filter,
out_backprop,
strides,
padding,
explicit_paddings=[],
data_format='NHWC',
dilations=[1, 1, 1, 1],
name=None
)
| Аргументы | |
|---|---|
input_sizes | Массив типа int32. Целочисленный вектор, представляющий форму input, основанную на data_format. Например, если data_format равно 'NHWC', то input — это 4-мерный тензор типа [batch, height, width, channels]. |
filter | Массив. Должен быть одним из следующих типов: half, bfloat16, float32, float64. 4-мерный тензор с формой [filter_height, filter_width, in_channels, depthwise_multiplier]. |
out_backprop | Массив. Должен иметь тот же тип, что и filter. 4-мерный тензор с формой, основанной на data_format. Например, если data_format равно 'NHWC', то форма out_backprop равна [batch, out_height, out_width, out_channels]. Градиенты относительно выходного значения свёртки. |
strides | Список ints. Шаг скользящего окна для каждой размерности входного значения свёртки. |
padding | string из: "SAME", "VALID", "EXPLICIT". Тип алгоритма заполнения. |
explicit_paddings | Необязательный список ints. По умолчанию []. |
data_format | Необязательный string из: "NHWC", "NCHW". По умолчанию "NHWC". Указывает формат данных входных и выходных данных. В случае по умолчанию "NHWC", данные хранятся в порядке: [батч, высота, ширина, каналы]. В качестве альтернативы, может быть "NCHW", порядок хранения данных: [батч, каналы, высота, ширина]. |
dilations | Необязательный список ints. По умолчанию [1, 1, 1, 1]. 1-мерный тензор длиной 4. Фактор расширения для каждой размерности input. Если установлено k > 1, между каждым элементом фильтра по этой размерности будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок размерностей определяется значением data_format, подробности см. выше. Расширения по размерностям батча 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/DepthwiseConv2dNativeBackpropInput