tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput

#include <nn_ops.h>

Вычисляет градиенты свёртки по отношению к входным данным.

Краткое описание

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• input_sizes: Целочисленный вектор, представляющий форму input, где input — 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 по отношению к выходным данным свёртки.
• strides: Шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свёртки. Должны быть в том же порядке, что и измерение, указанное в формате.
• padding: Тип алгоритма заполнения.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs):

• explicit_paddings: Если padding — "EXPLICIT", список явных значений заполнения. Для i-го измерения количество заполнения перед и после измерения составляет explicit_paddings[2 * i] и explicit_paddings[2 * i + 1], соответственно. Если padding не "EXPLICIT", explicit_paddings должно 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 формат "NCHW", порядок хранения данных: [batch, in_channels, in_height, in_width].
• dilations: 1-мерный тензор длины 4. Фактор расширения для каждого измерения input. Если задано k > 1, будет k-1 пропускаемых ячеек между каждым элементом фильтра по этому измерению. Порядок измерений определяется значением data_format, см. подробности выше. Расширения по измерениям партии и глубины должны быть равны 1.

Возвращает:

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

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Публичные 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 

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
)