tf.raw_ops.Conv2DBackpropInput

Вычисляет градиенты свёртки по отношению к входным данным.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.Conv2DBackpropInput

tf.raw_ops.Conv2DBackpropInput(
    input_sizes,
    filter,
    out_backprop,
    strides,
    padding,
    use_cudnn_on_gpu=True,
    explicit_paddings=[],
    data_format='NHWC',
    dilations=[1, 1, 1, 1],
    name=None
)

Аргументы
`input_sizes`	A `Tensor` типа `int32`. Целочисленный вектор, представляющий форму `input`, где `input` — 4-мерный тензор `[batch, height, width, channels]`.
`filter`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`, `int32`. 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 указанное измерение с форматом.
`padding`	A `string` из: `"SAME", "VALID", "EXPLICIT"`. Тип алгоритма заполнения.
`use_cudnn_on_gpu`	Необязательный `bool`. По умолчанию `True`.
`explicit_paddings`	Необязательный список `ints`. По умолчанию `[]`. Если `padding` равен `"EXPLICIT"`, список явных значений заполнения. Для i-го измерения количество заполнения перед и после измерения равно `explicit_paddings[2 * i]` и `explicit_paddings[2 * i + 1]` соответственно. Если `padding` не равен `"EXPLICIT"`, `explicit_paddings` должен быть пустым.
`data_format`	Необязательный `string` из: `"NHWC", "NCHW"`. По умолчанию `"NHWC"`. Указывает формат данных входных и выходных данных. При использовании по умолчанию формате "NHWC", данные хранятся в порядке: [batch, in_height, in_width, in_channels]. В качестве альтернативы, может использоваться 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. Коэффициент расширения для каждого измерения `input`. Если установлено значение 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 batch и depth должны быть равны 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
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/raw_ops/Conv2DBackpropInput