テンソルフロー::作戦:: Conv2DBackpropInput

入力に対する畳み込みの勾配を計算します。

まとめ

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• input_sizes: inputの形状を表す整数ベクトル。ここで、 input 4 次元[batch, height, width, channels]テンソルです。
• フィルター: 形状[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] 4-D。
• out_backprop: 形状[batch, out_height, out_width, out_channels]の 4-D。勾配は畳​​み込みの出力に反映されます。
• strides: 畳み込みの入力の各次元のスライディング ウィンドウのストライド。 format で指定した次元と同じ順序である必要があります。
• padding: 使用するパディング アルゴリズムのタイプ。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

• 明示的パディング: paddingが"EXPLICIT"の場合、明示的なパディング量のリスト。 i 番目の次元の場合、次元の前後に挿入されるパディングの量は、それぞれexplicit_paddings[2 * i]とexplicit_paddings[2 * i + 1]です。 padding "EXPLICIT"でない場合、 explicit_paddings空でなければなりません。
• data_format: 入出力データのデータ形式を指定します。デフォルトの形式「NHWC」では、[batch, in_height, in_width, in_channels] の順にデータが格納されます。あるいは、形式を「NCHW」にすることもできます。データの保存順序は [batch、in_channels、in_height、in_width] です。
• dilations: 長さ 4 の 1 次元テンソル。 inputの各次元の膨張係数。 k > 1 に設定すると、その次元の各フィルター要素間に k-1 個のスキップされたセルが存在します。ディメンションの順序はdata_formatの値によって決まります。詳細については上記を参照してください。バッチ内の膨張と深さの寸法は 1 である必要があります。

戻り値:

• Output : 形状[batch, in_height, in_width, in_channels]の 4-D。畳み込みの入力に対する勾配。

パブリック属性

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
)