Spec-Zone.ru › TensorFlow C++ 1.15

tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter

#include <nn_ops.h>

Вычисляет градиенты свёртки по отношению к фильтру.

Summary

Arguments:

  • scope: Object Scope
  • input: 4-мерный с формой [batch, in_height, in_width, in_channels].
  • filter_sizes: Целочисленный вектор, представляющий форму тензора filter, где filter — 4-мерный тензор [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels].
  • out_backprop: 4-мерный с формой [batch, out_height, out_width, out_channels]. Градиенты относительно выхода свёртки.
  • strides: Шаг скользящего окна для каждой размерности входного тензора свёртки. Должен быть в том же порядке, что и размерность, указанная с форматом.
  • padding: Тип алгоритма заполнения.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs):

  • explicit_paddings: Если padding равен "EXPLICIT", список явных значений заполнения. Для i-ой размерности количество заполнения перед и после размерности составляет explicit_paddings[2 * i] и explicit_paddings[2 * i + 1] соответственно. Если padding не равен "EXPLICIT", то explicit_paddings должен быть пустым.
  • data_format: Указывает формат данных входных и выходных данных. При стандартном формате "NHWC" данные хранятся в порядке: [batch, in_height, in_width, in_channels]. В качестве альтернативы может быть использован формат "NCHW", где порядок хранения данных: [batch, in_channels, in_height, in_width].
  • dilations: 1-мерный тензор длины 4. Коэффициент расширения для каждой размерности тензора input. Если задано k > 1, будет k-1 пропускаемых ячеек между каждым элементом фильтра по этой размерности. Порядок размерностей определяется значением data_format, см. подробности выше. Значения 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 к filter входному тензору свёртки.
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
Operation
output
::tensorflow::Output
Публичные функции
node() const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Output() const
Публичные статические функции
DataFormat(StringPiece x)
Attrs
Dilations(const gtl::ArraySlice< int > & x)
Attrs
ExplicitPaddings(const gtl::ArraySlice< int > & x)
Attrs
UseCudnnOnGpu(bool x)
Attrs
Структуры
tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter::Attrs

Дополнительные атрибуты для установки 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
)

UseCudnnOnGpu

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/conv2-d-backprop-filter

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API