tf.compat.v1.nn.conv2d_backprop_filter
Вычисляет градиенты свёртки относительно фильтра.
tf.compat.v1.nn.conv2d_backprop_filter(
input,
filter_sizes,
out_backprop,
strides,
padding,
use_cudnn_on_gpu=True,
data_format='NHWC',
dilations=[1, 1, 1, 1],
name=None
)
| Аргументы | |
|---|---|
input | A Tensor. Должен быть одного из следующих типов: half, bfloat16, float32, float64. 4-мерный с формой [batch, in_height, in_width, in_channels]. |
filter_sizes | A Tensor типа int32. Целочисленный вектор, представляющий форму тензора filter, где filter является 4-мерным [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] тензором. |
out_backprop | A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и input. 4-мерный с формой [batch, out_height, out_width, out_channels]. Градиенты по отношению к выходу свёртки. |
strides | Список ints. Шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свёртки. Должен быть в том же порядке, что и измерение, указанное в формате. |
padding | Либо string "SAME" или "VALID" , указывающие тип алгоритма заполнения, или список, указывающий явное заполнение в начале и конце каждого измерения. Когда используется явное заполнение и data_format — "NHWC", оно должно быть в форме [[0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]]. Когда используется явное заполнение и data_format — "NCHW", оно должно быть в форме [[0, 0], [0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right]]. |
use_cudnn_on_gpu | Необязательный bool. По умолчанию True. |
data_format | Необязательный string из: "NHWC", "NCHW". По умолчанию "NHWC". Указывает формат данных для входных и выходных данных. С помощью 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 | Необязательный список ints. По умолчанию [1, 1, 1, 1]. 1-мерный тензор длиной 4. Фактор расширения для каждого измерения input. Если установлено k > 1, между каждым элементом фильтра по этому измерению будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format, см. подробности выше. Расширения по измерениям пакетности и глубины должны быть равны 1. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
A Tensor. Имеет тот же тип, что и input. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/conv2d_backprop_filter