tf.compat.v1.nn.conv2d_backprop_input

Вычисляет градиенты свёртки по отношению к входу.

tf.compat.v1.nn.conv2d_backprop_input(
    input_sizes,
    filter=None,
    out_backprop=None,
    strides=None,
    padding=None,
    use_cudnn_on_gpu=True,
    data_format='NHWC',
    dilations=[1, 1, 1, 1],
    name=None,
    filters=None
)

Аргументы
`input_sizes`	A `Tensor` типа `int32`. Целочисленный вектор, представляющий форму `input`, где `input` является 4-мерным `[batch, height, width, channels]` тензором.
`filter`	A `Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`. 4-мерный с формой `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`.
`out_backprop`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `filter`. 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 размерность, указанная в формате.
`padding`	Либо `string` `"SAME"` или `"VALID"` , указывающие тип алгоритма заполнения, или список, указывающий явные заполнения в начале и конце каждого измерения. При использовании явного заполнения и data_format = `"NHWC"`, это должно быть в форме `[[0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]]`. При использовании явного заполнения и data_format = `"NCHW"`, это 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 входных и выходных данных. С использованием формата по умолчанию "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`	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 партии и глубины должны быть равны 1.
`name`	Имя операции (необязательно).
`filters`	Псевдоним для фильтра.

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

© 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_input