tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilterV2

#include <nn_ops.h>

Вычисляет градиенты свёртки относительно фильтра.

Краткое описание

Аргументы:

• scope: объект Scope
• input: 4-мерный тензор формы [batch, in_height, in_width, in_channels].
• filter: 4-мерный тензор формы [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]. Используется только форма тензора.
• out_backprop: 4-мерный тензор формы [batch, out_height, out_width, out_channels]. Градиенты относительно выходных данных свёртки.
• strides: Шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свёртки. Порядок должен совпадать с порядком измерений, заданным параметром format.
• padding: Тип используемого алгоритма дополнения.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• explicit_paddings: Если padding равно "EXPLICIT", список явных значений дополнения. Для i-го измерения значение дополнения, добавляемого перед измерением и после него, составляет соответственно explicit_paddings[2 * i] и explicit_paddings[2 * i + 1]. Если padding не равно "EXPLICIT", значение explicit_paddings должно быть пустым.
• data_format: Задаёт формат данных для входных и выходных данных. В формате по умолчанию "NHWC" данные хранятся в следующем порядке: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Также можно использовать формат "NCHW" со следующим порядком хранения данных: [batch, in_channels, in_height, in_width].
• dilations: Одномерный тензор длины 4. Коэффициент расширения для каждого измерения input. Если задано значение k > 1, между каждым элементом фильтра в этом измерении будет пропущено k-1 ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format; подробности см. выше. Коэффициент расширения для измерений пакета и глубины должен быть равен 1.

Возвращает:

• Output: 4-мерный тензор формы [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]. Градиент относительно входного тензора filter свёртки.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Публичные функции

 Conv2DBackpropFilterV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 Conv2DBackpropFilterV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv2DBackpropFilterV2::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const 

Публичные статические функции

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

Attrs ExplicitPaddings(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)