tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput

#include <nn_ops.h>

Вычисляет градиенты свёртки по отношению к входным данным.

Сводка

Аргументы:

• scope: объект Scope
• input_sizes: целочисленный вектор, представляющий форму input, где input — тензор [batch, height, width, channels] с 4 измерениями.
• filter: тензор с 4 измерениями и формой [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels].
• out_backprop: тензор с 4 измерениями и формой [batch, out_height, out_width, out_channels]. Градиенты по отношению к выходным данным свёртки.
• strides: шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свёртки. Должен соответствовать порядку измерений, указанному в параметре format.
• padding: тип используемого алгоритма заполнения.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• explicit_paddings: если padding равно "EXPLICIT", список явных значений заполнения. Для i-го измерения количество элементов заполнения, добавляемых перед измерением и после него, равно explicit_paddings[2 * i] и explicit_paddings[2 * i + 1] соответственно. Если padding не равно "EXPLICIT", параметр explicit_paddings должен быть пустым.
• data_format: задаёт формат данных входных и выходных данных. При формате по умолчанию "NHWC" данные хранятся в порядке: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Также можно использовать формат "NCHW", при котором данные хранятся в порядке: [batch, in_channels, in_height, in_width].
• dilations: тензор с одним измерением и длиной 4. Коэффициент разрежения для каждого измерения input. Если задано значение k > 1, между элементами фильтра в этом измерении будет пропущено k-1 ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format; подробности см. выше. Коэффициенты разрежения для измерений пакета и глубины должны быть равны 1.

Возвращает:

• Output: тензор с 4 измерениями и формой [batch, in_height, in_width, in_channels]. Градиент по отношению к входным данным свёртки.

Открытые атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Открытые функции

 Conv2DBackpropInput(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 Conv2DBackpropInput(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv2DBackpropInput::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const 

Открытые статические функции

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

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

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

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)