تدفق التوتر:: العمليات:: Conv2DBackpropInput
#include <nn_ops.h>
يحسب تدرجات الإلتواء فيما يتعلق بالإدخال.
ملخص
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- input_sizes: متجه عدد صحيح يمثل شكل
input
، حيث يكونinput
موترًا رباعي الأبعاد[batch, height, width, channels]
. - الفلتر: 4-D بالشكل
[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
. - out_backprop: 4-D بالشكل
[batch, out_height, out_width, out_channels]
. التدرجات تكتب مخرجات الإلتواء. - الخطوات: خطوة النافذة المنزلقة لكل بُعد من مدخلات الالتواء. يجب أن يكون بنفس ترتيب البُعد المحدد بالتنسيق.
- الحشو: نوع خوارزمية الحشو المستخدمة.
السمات الاختيارية (انظر Attrs
):
- plain_paddings: إذا كانت
padding
هي"EXPLICIT"
، فقائمة كميات المساحة المتروكة الصريحة. بالنسبة للبعد التاسع، فإن مقدار المساحة المتروكة التي تم إدراجها قبل وبعد البعد هيexplicit_paddings[2 * i]
وexplicit_paddings[2 * i + 1]
على التوالي. إذا لم تكنpadding
"EXPLICIT"
، فيجب أن تكونexplicit_paddings
فارغة. - data_format: تحديد تنسيق البيانات لبيانات الإدخال والإخراج. باستخدام التنسيق الافتراضي "NHWC"، يتم تخزين البيانات بالترتيب التالي: [batch, in_height, in_width, in_channels]. وبدلاً من ذلك، يمكن أن يكون التنسيق "NCHW"، بترتيب تخزين البيانات: [batch, in_channels, in_height, in_width].
- التوسعات: موتر 1-D للطول 4. عامل التمدد لكل بعد من أبعاد
input
. إذا تم التعيين على k > 1، فسيكون هناك خلايا k-1 تم تخطيها بين كل عنصر مرشح في ذلك البعد. يتم تحديد ترتيب الأبعاد حسب قيمةdata_format
، انظر أعلاه للحصول على التفاصيل. يجب أن تكون التوسعات في أبعاد الدفعة والعمق 1.
العوائد:
-
Output
: 4-D بالشكل[batch, in_height, in_width, in_channels]
. التدرج مكتوب مدخلات الإلتواء.
البنائين والمدمرين | |
---|---|
Conv2DBackpropInput (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input_sizes, :: tensorflow::Input filter, :: tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding) | |
Conv2DBackpropInput (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input_sizes, :: tensorflow::Input filter, :: tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const Conv2DBackpropInput::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) | |
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
UseCudnnOnGpu (bool x) |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropInput:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ Conv2DBackpropInput . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الإخراج
::tensorflow::Output output
الوظائف العامة
Conv2DBackpropInput
Conv2DBackpropInput( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input_sizes, ::tensorflow::Input filter, ::tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding )
Conv2DBackpropInput
Conv2DBackpropInput( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input_sizes, ::tensorflow::Input filter, ::tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const Conv2DBackpropInput::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 )
التوسعات
Attrs Dilations( const gtl::ArraySlice< int > & x )
حشوات صريحة
Attrs ExplicitPaddings( const gtl::ArraySlice< int > & x )
استخدمCudnnOnGpu
Attrs UseCudnnOnGpu( bool 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: 2024-11-16 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2024-11-16 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[]]