コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
テンソルフロー::作戦:: MaxPoolGradV2
#include <nn_ops.h>
maxpooling 関数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
- orig_input: 元の入力テンソル。
- orig_output: 元の出力テンソル。
- 卒業生: 4-D。勾配は
max_pool
の出力に反映されます。 - ksize: 入力テンソルの各次元のウィンドウのサイズ。
- strides: 入力テンソルの各次元のスライディング ウィンドウのストライド。
- 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」、つまりデータ保存順序を [batch、in_channels、in_height、in_width] にすることもできます。
戻り値:
-
Output
: 勾配は入力をmax_pool
に書き込みます。
コンストラクターとデストラクター |
---|
MaxPoolGradV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input orig_input, :: tensorflow::Input orig_output, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input ksize, :: tensorflow::Input strides, StringPiece padding)
|
MaxPoolGradV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input orig_input, :: tensorflow::Input orig_output, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input ksize, :: tensorflow::Input strides, StringPiece padding, const MaxPoolGradV2::Attrs & attrs) |
パブリック属性
公共機能
ノード
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
演算子::tensorflow::出力
operator::tensorflow::Output() const
パブリック静的関数
Attrs DataFormat(
StringPiece x
)
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2025-07-26 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-07-26 UTC。"],[],[],null,["# tensorflow::ops::MaxPoolGradV2 Class Reference\n\ntensorflow::ops::MaxPoolGradV2\n==============================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nComputes gradients of the maxpooling function.\n\nSummary\n-------\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- orig_input: The original input tensor.\n- orig_output: The original output tensor.\n- grad: 4-D. Gradients w.r.t. the output of `max_pool`.\n- ksize: The size of the window for each dimension of the input tensor.\n- strides: The stride of the sliding window for each dimension of the input tensor.\n- padding: The type of padding algorithm to use.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/max-pool-grad-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool_grad_v2_1_1_attrs)):\n\n- data_format: Specify the data format of the input and output data. With the default format \"NHWC\", the data is stored in the order of: \\[batch, in_height, in_width, in_channels\\]. Alternatively, the format could be \"NCHW\", the data storage order of: \\[batch, in_channels, in_height, in_width\\].\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): Gradients w.r.t. the input to `max_pool`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [MaxPoolGradV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool_grad_v2_1ab05c91a5c4bc07d0805b7dd2aab3270f)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` orig_input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` orig_output, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grad, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` ksize, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` strides, StringPiece padding)` ||\n| [MaxPoolGradV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool_grad_v2_1a8d813c2e82262a2cd8c5fbc9ecdf127f)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` orig_input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` orig_output, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grad, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` ksize, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` strides, StringPiece padding, const `[MaxPoolGradV2::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/max-pool-grad-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool_grad_v2_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool_grad_v2_1aaad457667ae559908a921e1d1c4f2ab9) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool_grad_v2_1a7e6ea6a7f4e725e44f3a2a4453da42e1) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool_grad_v2_1a3ba2667fa5f803170177b6a35c3a5ea3)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool_grad_v2_1af364ab8343392987a021cd3e814bad27)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool_grad_v2_1a1f3db6b67dad10302ab3d01182106bb5)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [DataFormat](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool_grad_v2_1a4a13c35107a928a801ddff9fc350497b)`(StringPiece x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/max-pool-grad-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool_grad_v2_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::MaxPoolGradV2::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/max-pool-grad-v2/attrs) | Optional attribute setters for [MaxPoolGradV2](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/max-pool-grad-v2#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool_grad_v2). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### MaxPoolGradV2\n\n```gdscript\n MaxPoolGradV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input orig_input,\n ::tensorflow::Input orig_output,\n ::tensorflow::Input grad,\n ::tensorflow::Input ksize,\n ::tensorflow::Input strides,\n StringPiece padding\n)\n``` \n\n### MaxPoolGradV2\n\n```gdscript\n MaxPoolGradV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input orig_input,\n ::tensorflow::Input orig_output,\n ::tensorflow::Input grad,\n ::tensorflow::Input ksize,\n ::tensorflow::Input strides,\n StringPiece padding,\n const MaxPoolGradV2::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### DataFormat\n\n```text\nAttrs DataFormat(\n StringPiece x\n)\n```"]]