تدفق التوتر:: العمليات:: MaxPool3DGradGrad
#include <nn_ops.h>
يحسب التدرجات من الدرجة الثانية من وظيفة maxpooling.
ملخص
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- orig_input: موتر الإدخال الأصلي.
- orig_output: موتر الإخراج الأصلي.
- grad: شكل خلفي للإخراج
[batch, depth, rows, cols, channels]
. - ksize: موتر 1-D بطول 5. حجم النافذة لكل بعد من موتر الإدخال. يجب أن يكون
ksize[0] = ksize[4] = 1
. - الخطوات: موتر 1-D بطول 5. خطوة النافذة المنزلقة لكل بُعد من أبعاد
input
. يجب أن يكون هناكstrides[0] = strides[4] = 1
. - الحشو: نوع خوارزمية الحشو المستخدمة.
السمات الاختيارية (انظر Attrs
):
- data_format: تنسيق البيانات لبيانات الإدخال والإخراج. باستخدام التنسيق الافتراضي "NDHWC"، يتم تخزين البيانات بالترتيب التالي: [دُفعة، عمق، ارتفاع، عرض، قنوات]. وبدلاً من ذلك، يمكن أن يكون التنسيق "NCDHW"، وترتيب تخزين البيانات هو: [batch, in_channels, in_ Deep, in_height, in_width].
العوائد:
-
Output
: تدرجات التدرجات تكتب الإدخال إلىmax_pool
.
البنائين والمدمرين | |
---|---|
MaxPool3DGradGrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input orig_input, :: tensorflow::Input orig_output, :: tensorflow::Input grad, const gtl::ArraySlice< int > & ksize, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding) | |
MaxPool3DGradGrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input orig_input, :: tensorflow::Input orig_output, :: tensorflow::Input grad, const gtl::ArraySlice< int > & ksize, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const MaxPool3DGradGrad::Attrs & attrs) |
الصفات العامة | |
---|---|
operation | |
output |
الوظائف العامة | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
وظائف ثابتة العامة | |
---|---|
DataFormat (StringPiece x) |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: MaxPool3DGradGrad:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ MaxPool3DGradGrad . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الإخراج
::tensorflow::Output output
الوظائف العامة
MaxPool3DGradGrad
MaxPool3DGradGrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input orig_input, ::tensorflow::Input orig_output, ::tensorflow::Input grad, const gtl::ArraySlice< int > & ksize, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding )
MaxPool3DGradGrad
MaxPool3DGradGrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input orig_input, ::tensorflow::Input orig_output, ::tensorflow::Input grad, const gtl::ArraySlice< int > & ksize, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const MaxPool3DGradGrad::Attrs & attrs )
العقدة
::tensorflow::Node * node() const
المشغل::tensorflow::الإدخال
operator::tensorflow::Input() const
المشغل::tensorflow::الإخراج
operator::tensorflow::Output() const
وظائف ثابتة العامة
تنسيق البيانات
Attrs DataFormat( StringPiece x )
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::MaxPool3DGradGrad Class Reference\n\ntensorflow::ops::MaxPool3DGradGrad\n==================================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nComputes second-order 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: [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) backprop of shape `[batch, depth, rows, cols, channels]`.\n- ksize: 1-D tensor of length 5. The size of the window for each dimension of the input tensor. Must have `ksize[0] = ksize[4] = 1`.\n- strides: 1-D tensor of length 5. The stride of the sliding window for each dimension of `input`. Must have `strides[0] = strides[4] = 1`.\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-pool3-d-grad-grad/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_grad_1_1_attrs)):\n\n- data_format: The data format of the input and output data. With the default format \"NDHWC\", the data is stored in the order of: \\[batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels\\]. Alternatively, the format could be \"NCDHW\", the data storage order is: \\[batch, in_channels, in_depth, 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 of gradients w.r.t. the input to `max_pool`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [MaxPool3DGradGrad](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_grad_1a321b0af89e0d474f1c47e1b56a901da5)`(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, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & ksize, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides, StringPiece padding)` ||\n| [MaxPool3DGradGrad](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_grad_1a1ab771fc14377bbd003cf6a0eb96c2ad)`(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, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & ksize, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides, StringPiece padding, const `[MaxPool3DGradGrad::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/max-pool3-d-grad-grad/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_grad_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_grad_1a3df083c1b8bff3fe07b796c995dbc1f5) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_grad_1aa69fe26b83a309417a0103b09488eafa) | `::`[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_pool3_d_grad_grad_1ac2acbdab5dde8105877b14badb46ccc7)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_grad_1ae8e6a0a8acc839a71d2353beb944e2fa)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_grad_1a574f83f847b22b01963e9649f6fe60f5)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [DataFormat](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_grad_1a6edaa5d5fd12c37d7a45ad75ea3719ea)`(StringPiece x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/max-pool3-d-grad-grad/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_grad_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::MaxPool3DGradGrad::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/max-pool3-d-grad-grad/attrs) | Optional attribute setters for [MaxPool3DGradGrad](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/max-pool3-d-grad-grad#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_grad). |\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### MaxPool3DGradGrad\n\n```gdscript\n MaxPool3DGradGrad(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input orig_input,\n ::tensorflow::Input orig_output,\n ::tensorflow::Input grad,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & ksize,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides,\n StringPiece padding\n)\n``` \n\n### MaxPool3DGradGrad\n\n```gdscript\n MaxPool3DGradGrad(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input orig_input,\n ::tensorflow::Input orig_output,\n ::tensorflow::Input grad,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & ksize,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides,\n StringPiece padding,\n const MaxPool3DGradGrad::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```"]]