টেনসরফ্লো :: অপস:: DepthwiseConv2dNativeBackpropInput

ইনপুট সাপেক্ষে গভীরতার দিক থেকে আবর্তনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।

সারাংশ

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• input_sizes: একটি পূর্ণসংখ্যা ভেক্টর input আকার উপস্থাপন করে, data_format এর উপর ভিত্তি করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি data_format হয় 'NHWC' তাহলে input হল একটি 4-D [batch, height, width, channels] টেনসর।
• ফিল্টার: আকৃতি সহ 4-D [filter_height, filter_width, in_channels, depthwise_multiplier] ।
• out_backprop: data_format এর উপর ভিত্তি করে আকৃতি সহ 4-D। উদাহরণস্বরূপ, যদি data_format 'NHWC' হয় তাহলে out_backprop আকার হল [batch, out_height, out_width, out_channels] । গ্রেডিয়েন্ট কনভল্যুশনের আউটপুট লিখবে।
• স্ট্রাইডস: কনভল্যুশনের ইনপুটের প্রতিটি ডাইমেনশনের জন্য স্লাইডিং উইন্ডোর স্ট্রাইড।
• প্যাডিং: ব্যবহার করার জন্য প্যাডিং অ্যালগরিদমের ধরন।

ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):

• data_format: ইনপুট এবং আউটপুট ডেটার ডেটা বিন্যাস উল্লেখ করুন। ডিফল্ট বিন্যাস "NHWC" এর সাথে, ডেটা এই ক্রমে সংরক্ষণ করা হয়: [ব্যাচ, উচ্চতা, প্রস্থ, চ্যানেল]। বিকল্পভাবে, বিন্যাসটি "NCHW" হতে পারে, এর ডেটা স্টোরেজ অর্ডার: [ব্যাচ, চ্যানেল, উচ্চতা, প্রস্থ]।
• প্রসারণ: দৈর্ঘ্যের 1-ডি টেনসর 4. input প্রতিটি মাত্রার জন্য প্রসারিত ফ্যাক্টর। k > 1 তে সেট করা হলে, সেই মাত্রার প্রতিটি ফিল্টার উপাদানের মধ্যে k-1 এড়িয়ে যাওয়া ঘর থাকবে। মাত্রার ক্রম data_format এর মান দ্বারা নির্ধারিত হয়, বিশদ বিবরণের জন্য উপরে দেখুন। ব্যাচের প্রসারণ এবং গভীরতার মাত্রা অবশ্যই 1 হতে হবে।

রিটার্ন:

• Output : data_format অনুযায়ী আকৃতি সহ 4-ডি। উদাহরণস্বরূপ, যদি data_format 'NHWC' হয়, আউটপুট আকৃতি [batch, in_height, in_width, in_channels] । গ্রেডিয়েন্ট কনভোলিউশনের ইনপুট লিখবে।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output output

 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const DepthwiseConv2dNativeBackpropInput::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

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