tf.nn.depthwise_conv2d_backprop_input

Вычисляет градиенты свертки по глубине относительно входных данных.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.nn.depthwise_conv2d_backprop_input, tf.compat.v1.nn.depthwise_conv2d_native_backprop_input

tf.nn.depthwise_conv2d_backprop_input(
    input_sizes, filter, out_backprop, strides, padding, data_format='NHWC',
    dilations=[1, 1, 1, 1], name=None
)

Аргументы
`input_sizes`	A `Tensor` типа `int32`. Целочисленный вектор, представляющий форму `input`, основанный на `data_format`. Например, если `data_format` равно 'NHWC', то `input` является 4-мерным тензором `[batch, height, width, channels]`.
`filter`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`. 4-мерный с формой `[filter_height, filter_width, in_channels, depthwise_multiplier]`.
`out_backprop`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `filter`. 4-мерный с формой, основанной на `data_format`. Например, если `data_format` равно 'NHWC', то форма out_backprop — `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Градиенты по отношению к выходу свертки.
`strides`	Список `ints`. Шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свертки.
`padding`	Определяет, как заполнять изображение перед применением свертки. Может быть строкой `"SAME"` или `"VALID"`, указывающей тип алгоритма заполнения, или списком, указывающим явное заполнение в начале и конце каждого измерения. При использовании явного заполнения и data_format — `"NHWC"`, это должно быть в формате `[[0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]]`. При использовании явного заполнения и data_format — `"NCHW"`, это должно быть в формате `[[0, 0], [0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]]`.
`data_format`	Необязательный `string` из: `"NHWC", "NCHW"`. По умолчанию `"NHWC"`. Указывает формат данных для входных и выходных данных. С форматом по умолчанию "NHWC" данные хранятся в порядке: [batch, высота, ширина, каналы]. В качестве альтернативы формат может быть "NCHW", порядок хранения данных: [batch, каналы, высота, ширина].
`dilations`	Необязательный список `ints`. По умолчанию `[1, 1, 1, 1]`. 1-мерный тензор длины 4. Фактор расширения для каждого измерения `input`. Если установлено k > 1, между каждым элементом фильтра в этом измерении будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением `data_format`, см. подробности выше. Расширения в измерениях партии и глубины должны быть равны 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `filter`.

© 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/nn/depthwise_conv2d_backprop_input