flujo tensor:: operaciones:: MaxPool3DGrad

Calcula los gradientes de la función de agrupación máxima.

Resumen

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• orig_input: el tensor de entrada original.
• orig_output: el tensor de salida original.
• grad: salida de backprop de la 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. La 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 (ver 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: [lote, en profundidad, en altura, en ancho, en canales]. Alternativamente, el formato podría ser "NCDHW", el orden de almacenamiento de datos es: [lote, en_canales, en_profundidad, en_altura, en_ancho].

Devoluciones:

• Output : El tensor de salida.

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output output

 MaxPool3DGrad(
  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
)

 MaxPool3DGrad(
  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 MaxPool3DGrad::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)