tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput
#include <nn_ops.h>
Вычисляет градиенты свертки по отношению к входным данным.
Краткое описание
Аргументы:
- scope: Объект Scope
- input_sizes: Целочисленный вектор, представляющий форму
input, гдеinput— 4-мерный[batch, height, width, channels]тензор. - filter: 4-мерный с формой
[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]. - out_backprop: 4-мерный с формой
[batch, out_height, out_width, out_channels]. Градиенты относительно результата свертки. - strides: Шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свертки. Должен быть в том же порядке, что и измерение, указанное в формате.
- padding: Тип алгоритма заполнения.
Необязательные атрибуты (см. Attrs):
- explicit_paddings: Если
paddingявляется"EXPLICIT", список явных значений заполнения. Для i-го измерения количество заполнения перед и после измерения соответственно равноexplicit_paddings[2 * i]иexplicit_paddings[2 * i + 1]. Еслиpaddingне является"EXPLICIT", тоexplicit_paddingsдолжно быть пустым. - data_format: Указывает формат данных входных и выходных данных. С использованием значения по умолчанию "NHWC" данные хранятся в порядке: [batch, in_height, in_width, in_channels]. В качестве альтернативы формат может быть "NCHW", порядок хранения данных: [batch, in_channels, in_height, in_width].
- dilations: 1-мерный тензор длиной 4. Коэффициент расширения для каждого измерения
input. Если установлено значение k > 1, между каждым элементом фильтра в этом измерении будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значениемdata_format, см. выше для подробностей. Расширение по измерениям партии и глубины должно быть равно 1.
Возвращает:
-
Output: 4-мерный с формой[batch, in_height, in_width, in_channels]. Градиент по отношению к входным данным свертки.
| Конструкторы и деструкторы | |
|---|---|
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) |
| Общедоступные атрибуты | |
|---|---|
operation | |
output | |
| Общедоступные функции | |
|---|---|
node() const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input() const | |
operator::tensorflow::Output() const | |
| Общедоступные статические функции | |
|---|---|
DataFormat(StringPiece x) | |
Dilations(const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
ExplicitPaddings(const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
UseCudnnOnGpu(bool x) | |
| Структуры | |
|---|---|
| tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs | Необязательные атрибуты для установки для Conv2DBackpropInput. |
Общедоступные атрибуты
operation
Operation operation
output
::tensorflow::Output output
Общедоступные функции
Conv2DBackpropInput
Conv2DBackpropInput( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input_sizes, ::tensorflow::Input filter, ::tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding )
Conv2DBackpropInput
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 )
node
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Output
operator::tensorflow::Output() const
Общедоступные статические функции
DataFormat
Attrs DataFormat( StringPiece x )
Dilations
Attrs Dilations( const gtl::ArraySlice< int > & x )
ExplicitPaddings
Attrs ExplicitPaddings( const gtl::ArraySlice< int > & x )
UseCudnnOnGpu
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-input