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テンソルフロー::作戦:: MaxPool3DGrad
#include <nn_ops.h>
最大プーリング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。
- grad: 形状
[batch, depth, rows, cols, channels]
の出力逆伝播。 - ksize: 長さ 5 の 1 次元テンソル。入力テンソルの各次元のウィンドウのサイズ。
ksize[0] = ksize[4] = 1
でなければなりません。 - 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。
戻り値:
コンストラクターとデストラクター |
---|
MaxPool3DGrad (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)
|
MaxPool3DGrad (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 MaxPool3DGrad::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
)
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最終更新日 2025-07-26 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-07-26 UTC。"],[],[],null,["# tensorflow::ops::MaxPool3DGrad Class Reference\n\ntensorflow::ops::MaxPool3DGrad\n==============================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nComputes gradients of max pooling 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/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_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): The output tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [MaxPool3DGrad](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_1a05674c5126e06f5b33e87233f59901d7)`(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| [MaxPool3DGrad](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_1a4bc219b5c3f10c4d5a9092a999866e3e)`(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 `[MaxPool3DGrad::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/max-pool3-d-grad/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_1ae3fefa208dbc3958208e5e060e4b71de) | [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_1a85663a2213c5a89d41ecca2677ef8b43) | `::`[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_1a80e4a43345bff4add4ba6148719cf539)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_1a012b944016984cf71a26efa65a84bc66)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_1ade03961a1c35343ac9a97fdaf17880eb)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [DataFormat](#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_1a3bb08e05ed5ccdd98f71ccbe64ccb8c0)`(StringPiece x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/max-pool3-d-grad/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_grad_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::MaxPool3DGrad::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/max-pool3-d-grad/attrs) | Optional attribute setters for [MaxPool3DGrad](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/max-pool3-d-grad#classtensorflow_1_1ops_1_1_max_pool3_d_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### MaxPool3DGrad\n\n```gdscript\n MaxPool3DGrad(\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### MaxPool3DGrad\n\n```gdscript\n MaxPool3DGrad(\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 MaxPool3DGrad::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```"]]