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 равна [batch, out_height, out_width, out_channels]. Градиенты по отношению к выходу свертки.
strides
Список ints. Шаг скользящего окна для каждой размерности входа свертки.
padding
Управляет тем, как заполнить изображение перед применением свертки. Может быть строкой "SAME" или "VALID", указывающей тип алгоритма заполнения, или списком, указывающим явное заполнение в начале и конце каждой размерности. См. здесь для получения дополнительной информации. При использовании явного заполнения и формате данных "NHWC", это должно быть в форме [[0, 0], [pad_top, pad_bottom], [pad_left, pad_right], [0, 0]]. При использовании явного заполнения и формате данных "NCHW", это должно быть в форме [[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 входных и выходных данных. С использованием формата "NHWC" по умолчанию данные хранятся в порядке: [batch, height, width, channels]. В качестве альтернативы, формат может быть "NCHW", порядок хранения данных: [batch, channels, height, width].
dilations
Необязательный список ints. По умолчанию [1, 1, 1, 1]. 1-мерный тензор длиной 4. Фактор расширения для каждой размерности input. Если задано k > 1, между каждым элементом фильтра в этой размерности будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок размерностей определяется значением data_format, см. подробности выше. Расширения в размерностях batch и depth должны быть равны 1.