Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
dòng chảy căng:: ôi:: MaxPool3DGradGrad
#include <nn_ops.h>
Tính toán độ dốc bậc hai của hàm maxpooling.
Bản tóm tắt
Lập luận:
- phạm vi: Một đối tượng phạm vi
- orig_input: Tenxor đầu vào ban đầu.
- orig_output: Tensor đầu ra ban đầu.
- grad: Backprop đầu ra của hình dạng
[batch, depth, rows, cols, channels]
. - ksize: tensor 1-D có chiều dài 5. Kích thước của cửa sổ cho mỗi chiều của tensor đầu vào. Phải có
ksize[0] = ksize[4] = 1
. - bước tiến: tensor 1-D có chiều dài 5. Bước tiến của cửa sổ trượt cho từng chiều của
input
. Phải có strides[0] = strides[4] = 1
. - phần đệm: Loại thuật toán đệm sẽ sử dụng.
Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs
):
- data_format: Định dạng dữ liệu của dữ liệu đầu vào và đầu ra. Với định dạng mặc định "NDHWC", dữ liệu được lưu trữ theo thứ tự: [batch, in_deep, in_height, in_width, in_channels]. Ngoài ra, định dạng có thể là "NCDHW", thứ tự lưu trữ dữ liệu là: [batch, in_channels, in_deep, in_height, in_width].
Trả về:
-
Output
: Độ dốc của độ dốc ghi đầu vào vào max_pool
.
Hàm tạo và hàm hủy |
---|
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) |
Thuộc tính công khai
Chức năng công cộng
nút
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
toán tử::tenorflow::Đầu ra
operator::tensorflow::Output() const
Các hàm tĩnh công khai
Attrs DataFormat(
StringPiece x
)
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC."],[],[],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/r2.0/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/r2.0/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/r2.0/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/r2.0/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/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` orig_input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` orig_output, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/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/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` orig_input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` orig_output, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/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/r2.0/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/r2.0/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/r2.0/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/r2.0/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/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/max-pool3-d-grad-grad/attrs) | Optional attribute setters for [MaxPool3DGradGrad](/versions/r2.0/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```"]]