tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter

#include <nn_ops.h>

Вычисляет градиенты свёртки по отношению к фильтру.

Краткое описание

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• input: 4-мерный с формой [batch, in_height, in_width, in_channels].
• filter_sizes: Целочисленный вектор, представляющий форму тензора filter, где filter является 4-мерным тензором [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 выводу свёртки.
• strides: Шаг скользящего окна для каждого измерения входного тензора свёртки. Должен быть в том же порядке, что и указано в формате.
• padding: Тип алгоритма заполнения.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• explicit_paddings: Если padding равен "EXPLICIT", список явных значений заполнения. Для i-го измерения количество заполнения перед и после измерения равно explicit_paddings[2 * i] и explicit_paddings[2 * i + 1], соответственно. Если padding не равен "EXPLICIT", explicit_paddings должно быть пустым.
• data_format: Указывает формат данных входных и выходных данных. С использованием по умолчанию формата "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 по этому измерению будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format, см. выше для деталей. Расширения в измерениях пакетности и глубины должны быть равны 1.

Возвращает:

• Output: 4-мерный с формой [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]. Градиент по отношению к filter входного тензора свёртки.

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Общедоступные функции

 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
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const 

Общедоступные статические функции

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

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

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

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)