テンソルフロー::作戦:: Conv3DBackpropInputV2

入力に対する 3-D 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のテンソル形状を表す整数ベクトル。ここで、 input 5 次元[batch, depth, rows, cols, in_channels]テンソルです。
• フィルター: 形状[depth, rows, cols, in_channels, out_channels] 。 in_channels inputとfilterの間で一致する必要があります。
• out_backprop: 形状[batch, out_depth, out_rows, out_cols, out_channels]のバックプロップ信号。
• strides: 長さ 5 の 1 次元テンソル。 inputの各次元のスライディング ウィンドウのストライド。 strides[0] = strides[4] = 1でなければなりません。
• 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):

• data_format: 入力データと出力データのデータ形式。デフォルトの形式「NDHWC」では、データは[バッチ、深さ、高さ、幅、チャネル]の順に保存されます。あるいは、形式を「NCDHW」にすることもでき、データの保存順序は [batch、in_channels、in_ Depth、in_height、in_width] になります。
• dilations: 長さ 5 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 : 出力テンソル。

パブリック属性

Operation operation

::tensorflow::Output output

 Conv3DBackpropInputV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

 Conv3DBackpropInputV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input_sizes,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input out_backprop,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const Conv3DBackpropInputV2::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
)