Spec-Zone.ru › TensorFlow C++ 2.3

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 выходу свёртки.
  • strides: Шаг скользящего окна для каждой размерности входных данных свёртки. Должен быть в том же порядке, что и размерность, указанная в формате.
  • padding: Тип алгоритма заполнения.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

  • explicit_paddings: Если padding равен "EXPLICIT", список явных значений заполнения. Для i-й размерности количество заполнения перед и после размерности составляет explicit_paddings[2 * i] и explicit_paddings[2 * i + 1], соответственно. Если padding не равен "EXPLICIT", explicit_paddings должен быть пустым.
  • data_format: Укажите формат данных входных и выходных данных. При использовании стандартного формата "NHWC" данные хранятся в порядке: [batch, in_height, in_width, in_channels]. В качестве альтернативы можно использовать формат "NCHW", порядок хранения данных: [batch, in_channels, in_height, in_width].
  • dilations: 1-мерный тензор длиной 4. Коэффициент дилатации для каждой размерности input. Если задано k > 1, между каждым элементом фильтра в данной размерности будет k-1 пропускаемых ячеек. Порядок размерностей определяется значением data_format, см. подробности выше. Дилатации в размерностях пакетной обработки и глубины должны быть 1.

Возвращает:

  • Output: 4-мерный с формой [batch, in_height, in_width, in_channels]. Градиент по отношению к входным данным свёртки.
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)
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::Conv2DBackpropInput::Attrs

Необязательные установки атрибутов для Conv2DBackpropInput.

Публичные атрибуты

operation

Operation operation

output

::tensorflow::Output output

Публичные 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 

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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/conv2-d-backprop-input

Spec-Zone.ru

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