tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter
#include <nn_ops.h>
Вычисляет градиенты свертки по отношению к фильтру.
Краткое описание
Аргументы:
- scope: Объект Scope
- input: 4-мерный с формой
[batch, in_height, in_width, in_channels]. - filter_sizes: Целочисленный вектор, представляющий форму тензора
filter, гдеfilter— 4-мерный[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]тензор. - out_backprop: 4-мерный с формой
[batch, out_height, out_width, out_channels]. Градиенты по отношению к выходу свертки. - strides: Шаг скользящего окна для каждой размерности входных данных свертки. Должен соответствовать порядку размерностей, указанных в формате.
- padding: Тип алгоритма заполнения.
Необязательные атрибуты (см. Attrs):
- explicit_paddings: Если
paddingявляется"EXPLICIT", список явных значений заполнения. Для i-й размерности количество заполнения, вставляемого перед и после размерности, соответственно, составляетexplicit_paddings[2 * i]иexplicit_paddings[2 * i + 1]. Еслиpaddingне является"EXPLICIT",explicit_paddingsдолжно быть пустым. - data_format: Указывает формат данных входных и выходных данных. С использованием по умолчанию формата "NHWC" данные хранятся в порядке: [batch, in_height, in_width, in_channels]. В качестве альтернативы может быть использован формат "NCHW", порядок хранения данных: [batch, in_channels, in_height, in_width].
- dilations: 1-мерный тензор длиной 4. Коэффициент расширения для каждой размерности
input. Если значение установлено как k > 1, между каждым элементом фильтра по этой размерности будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок размерностей определяется значениемdata_format, см. подробности выше. Расширения по размерностям batch и depth должны быть равны 1.
Возвращает:
-
Output: 4-мерный с формой[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]. Градиент по отношению кfilterвходному значению свертки.
| Конструкторы и деструкторы | |
|---|---|
Conv2DBackpropFilter(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input filter_sizes, ::tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding) | |
Conv2DBackpropFilter(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input filter_sizes, ::tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const Conv2DBackpropFilter::Attrs & attrs) |
| Публичные атрибуты | |
|---|---|
operation | |
output | |
| Публичные функции | |
|---|---|
node() const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input() const | |
operator::tensorflow::Output() const | |
| Публичные статические функции | |
|---|---|
DataFormat(StringPiece x) | |
Dilations(const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
ExplicitPaddings(const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
UseCudnnOnGpu(bool x) | |
| Структуры | |
|---|---|
| tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter::Attrs | Необязательные устанавливатели атрибутов для Conv2DBackpropFilter. |
Публичные атрибуты
operation
Operation operation
output
::tensorflow::Output output
Публичные функции
Conv2DBackpropFilter
Conv2DBackpropFilter( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input filter_sizes, ::tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding )
Conv2DBackpropFilter
Conv2DBackpropFilter( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input filter_sizes, ::tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const Conv2DBackpropFilter::Attrs & attrs )
node
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Output
operator::tensorflow::Output() const
Публичные статические функции
DataFormat
Attrs DataFormat( StringPiece x )
Dilations
Attrs Dilations( const gtl::ArraySlice< int > & x )
ExplicitPaddings
Attrs ExplicitPaddings( const gtl::ArraySlice< int > & x )
Использовать Cudnn на GPU
Attrs UseCudnnOnGpu( bool x )
© 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/cc/class/tensorflow/ops/conv2-d-backprop-filter