tensorflow :: operaciones :: MaxPool3DGradGrad

Calcula gradientes de segundo orden de la función maxpooling.

Resumen

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• orig_input: el tensor de entrada original.
• orig_output: el tensor de salida original.
• grad: Backprop de salida de forma [batch, depth, rows, cols, channels] .
• ksize: tensor 1-D de longitud 5. El tamaño de la ventana para cada dimensión del tensor de entrada. Debe tener ksize[0] = ksize[4] = 1 .
• zancadas: tensor 1-D de longitud 5. Zancada de la ventana deslizante para cada dimensión de input . Debe tener strides[0] = strides[4] = 1 .
• padding: el tipo de algoritmo de relleno que se utilizará.

Atributos opcionales (consulte Attrs ):

• data_format: El formato de datos de los datos de entrada y salida. Con el formato predeterminado "NDHWC", los datos se almacenan en el orden de: [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]. Alternativamente, el formato podría ser "NCDHW", el orden de almacenamiento de datos es: [batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width].

Devoluciones:

• Output : gradientes de gradientes wrt la entrada a max_pool .

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output output

 MaxPool3DGradGrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input orig_input,
  ::tensorflow::Input orig_output,
  ::tensorflow::Input grad,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksize,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 MaxPool3DGradGrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input orig_input,
  ::tensorflow::Input orig_output,
  ::tensorflow::Input grad,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksize,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const MaxPool3DGradGrad::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)