тензорный поток:: опс:: Conv2DBackpropInput

Вычисляет градиенты свертки относительно входных данных.

Краткое содержание

Аргументы:

• область: объект области.
• input_sizes: целочисленный вектор, представляющий форму input , где input представляет собой 4-D тензор [batch, height, width, channels] .
• фильтр: 4-D с формой [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] .
• out_backprop: 4-D с формой [batch, out_height, out_width, out_channels] . Градиенты относительно результатов свертки.
• шаги: шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свертки. Должен быть в том же порядке, что и размер, указанный в формате.
• дополнение: тип используемого алгоритма заполнения.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

• явное_дополнение: если padding указано "EXPLICIT" , список значений явного заполнения. Для i-го измерения величина заполнения, вставленная до и после измерения, равна explicit_paddings[2 * i] и explicit_paddings[2 * i + 1] соответственно. Если padding не "EXPLICIT" , explicit_paddings должно быть пустым.
• data_format: укажите формат входных и выходных данных. В формате по умолчанию «NHWC» данные сохраняются в следующем порядке: [пакет, in_height, in_width, in_channels]. Альтернативно, формат может быть «NCHW», порядок хранения данных: [пакет, in_channels, in_height, in_width].
• расширения: одномерный тензор длины 4. Коэффициент расширения для каждого измерения input . Если установлено значение k > 1, между каждым фильтрующим элементом в этом измерении будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format , подробности см. выше. Расширения размеров партии и глубины должны быть равны 1.

Возврат:

• Output : 4-D с формой [batch, in_height, in_width, in_channels] . Градиент относительно входных данных свертки.

Публичные атрибуты

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
)