تدفق التوتر:: العمليات:: Conv2DBackpropInput

يحسب تدرجات الإلتواء فيما يتعلق بالإدخال.

ملخص

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• input_sizes: متجه عدد صحيح يمثل شكل input ، حيث يكون input موترًا رباعي الأبعاد [batch, height, width, channels] .
• الفلتر: 4-D بالشكل [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] .
• out_backprop: 4-D بالشكل [batch, out_height, out_width, out_channels] . التدرجات تكتب مخرجات الإلتواء.
• الخطوات: خطوة النافذة المنزلقة لكل بُعد من مدخلات الالتواء. يجب أن يكون بنفس ترتيب البُعد المحدد بالتنسيق.
• الحشو: نوع خوارزمية الحشو المستخدمة.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• plain_paddings: إذا كانت padding هي "EXPLICIT" ، فقائمة كميات المساحة المتروكة الصريحة. بالنسبة للبعد التاسع، فإن مقدار المساحة المتروكة التي تم إدراجها قبل وبعد البعد هي explicit_paddings[2 * i] و explicit_paddings[2 * i + 1] على التوالي. إذا لم تكن padding "EXPLICIT" ، فيجب أن تكون explicit_paddings فارغة.
• data_format: تحديد تنسيق البيانات لبيانات الإدخال والإخراج. باستخدام التنسيق الافتراضي "NHWC"، يتم تخزين البيانات بالترتيب التالي: [batch, in_height, in_width, in_channels]. وبدلاً من ذلك، يمكن أن يكون التنسيق "NCHW"، بترتيب تخزين البيانات: [batch, in_channels, in_height, in_width].
• التوسعات: موتر 1-D للطول 4. عامل التمدد لكل بعد من أبعاد input . إذا تم التعيين على k > 1، فسيكون هناك خلايا k-1 تم تخطيها بين كل عنصر مرشح في هذا البعد. يتم تحديد ترتيب الأبعاد حسب قيمة data_format ، انظر أعلاه للحصول على التفاصيل. يجب أن تكون التوسعات في أبعاد الدفعة والعمق 1.

العوائد:

• Output : 4-D بالشكل [batch, in_height, in_width, in_channels] . التدرج مكتوب مدخلات الإلتواء.

الصفات العامة

Operation operation

::tensorflow::Output output

 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
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

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

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

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)