tensorflow:: אופס:: Conv2DBackpropInput

#include <nn_ops.h>

מחשב את דרגות הקונבולציה ביחס לקלט.

תַקצִיר

טיעונים:

  • scope: אובייקט Scope
  • input_sizes: וקטור שלם המייצג את צורת input , כאשר input הוא טנזור 4-D [batch, height, width, channels] .
  • מסנן: 4-D עם צורה [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] .
  • out_backprop: 4-D עם צורה [batch, out_height, out_width, out_channels] . מעברי צבע לפי הפלט של הקונבולציה.
  • צעדים: הצעד של חלון ההזזה עבור כל מימד של הקלט של הפיתול. חייב להיות באותו סדר כמו המאפיין שצוין בפורמט.
  • ריפוד: סוג אלגוריתם הריפוד שיש להשתמש בו.

מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs ):

  • explicit_paddings: אם padding הוא "EXPLICIT" , רשימת סכומי הריפוד המפורשים. עבור הממד ה-ith, כמות הריפוד שהוכנסה לפני ואחרי הממד היא explicit_paddings[2 * i] ו- explicit_paddings[2 * i + 1] , בהתאמה. אם padding אינו "EXPLICIT" , explicit_paddings חייב להיות ריק.
  • data_format: ציין את פורמט הנתונים של נתוני הקלט והפלט. עם פורמט ברירת המחדל "NHWC", הנתונים מאוחסנים בסדר של: [אצווה, גובה_ב, רוחב_, בערוצים_]. לחלופין, הפורמט יכול להיות "NCHW", סדר אחסון הנתונים של: [אצווה, in_channels, in_height, in_width].
  • הרחבות: טנזור 1-D באורך 4. מקדם ההתרחבות עבור כל מימד של input . אם הוגדר כ-k > 1, יהיו תאים שדילגו על k-1 בין כל רכיב מסנן בממד זה. סדר הממדים נקבע לפי הערך של data_format , ראה לעיל לפרטים. הרחבות במידות האצווה והעומק חייבות להיות 1.

החזרות:

  • Output : 4-D עם צורה [batch, in_height, in_width, in_channels] . גרדיאנט לפי הקלט של הקונבולציה.

בנאים והורסים

Conv2DBackpropInput (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input_sizes, :: tensorflow::Input filter, :: tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding)
Conv2DBackpropInput (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input_sizes, :: tensorflow::Input filter, :: tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const Conv2DBackpropInput::Attrs & attrs)

תכונות ציבוריות

operation
output

תפקידים ציבוריים

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

פונקציות סטטיות ציבוריות

DataFormat (StringPiece x)
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)
UseCudnnOnGpu (bool x)

מבנים

tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropInput:: Attrs

קובעי תכונות אופציונליים עבור Conv2DBackpropInput .

תכונות ציבוריות

מִבצָע 

Operation operation

תְפוּקָה 

::tensorflow::Output output

תפקידים ציבוריים

Conv2DBackpropInput 

 Conv2DBackpropInput(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

Conv2DBackpropInput 

 Conv2DBackpropInput(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv2DBackpropInput::Attrs & attrs
)

צוֹמֶת 

::tensorflow::Node * node() const

מפעיל::tensorflow::קלט 

 operator::tensorflow::Input() const

אופרטור::tensorflow::פלט 

 operator::tensorflow::Output() const

פונקציות סטטיות ציבוריות

DataFormat 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

הרחבות 

Attrs Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

ריפודים מפורשים 

Attrs ExplicitPaddings(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

השתמש בCudnnOnGpu

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)