tf.compat.v1.nn.conv3d_backprop_filter

Вычисляет градиенты 3-мерной свёртки относительно фильтра.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.nn.conv3d_backprop_filter_v2

tf.compat.v1.nn.conv3d_backprop_filter(
    input, filter_sizes, out_backprop, strides, padding, data_format='NDHWC',
    dilations=[1, 1, 1, 1, 1], name=None
)

Аргументы
`input`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`. Форма `[batch, depth, rows, cols, in_channels]`.
`filter_sizes`	A `Tensor` типа `int32`. Целочисленный вектор, представляющий форму тензора `filter`, где `filter` — 5-мерный `[filter_depth, filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]` тензор.
`out_backprop`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `input`. Обратный сигнал распространения формы `[batch, out_depth, out_rows, out_cols, out_channels]`.
`strides`	Список `ints` длиной `>= 5`. 1-мерный тензор длиной 5. Шаг скользящего окна для каждой размерности `input`. Должен иметь `strides[0] = strides[4] = 1`.
`padding`	A `string` из: `"SAME", "VALID"`. Тип алгоритма заполнения.
`data_format`	Необязательный `string` из: `"NDHWC", "NCDHW"`. По умолчанию `"NDHWC"`. Формат данных входных и выходных данных. С форматом по умолчанию "NDHWC" данные хранятся в порядке: [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]. В качестве альтернативы формат может быть "NCDHW", порядок хранения данных: [batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width].
`dilations`	Необязательный список `ints`. По умолчанию `[1, 1, 1, 1, 1]`. 1-мерный тензор длиной 5. Коэффициент расширения для каждой размерности `input`. Если задано k > 1, между каждым элементом фильтра в этом измерении будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерения определяется значением `data_format`, см. подробности выше. Расширения в размерностях batch и depth должны быть равны 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `input`.

© 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/python/tf/compat/v1/nn/conv3d_backprop_filter