tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput

#include <nn_ops.h>

Girişe göre evrişim gradyanlarını hesaplar.

Özet

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • input_sizes: input şeklini temsil eden bir tamsayı vektörü; burada input , 4 boyutlu [batch, height, width, channels] bir tensördür.
  • Filtre: [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] şeklinde 4 boyutlu.
  • out_backprop: [batch, out_height, out_width, out_channels] şeklinde 4 boyutlu. Evrişimin çıktısına göre gradyanlar.
  • Adımlar: Evrişim girişinin her boyutu için kayan pencerenin adımı. Biçim ile belirtilen boyutla aynı sırada olmalıdır.
  • dolgu: Kullanılacak dolgu algoritmasının türü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • explicit_paddings: Eğer padding "EXPLICIT" ise, açık dolgu miktarlarının listesi. i. boyut için, boyutun öncesine ve sonrasına eklenen dolgu miktarı sırasıyla explicit_paddings[2 * i] ve explicit_paddings[2 * i + 1] dir. Eğer padding "EXPLICIT" değilse, explicit_paddings boş olmalıdır.
  • data_format: Giriş ve çıkış verilerinin veri biçimini belirtin. Varsayılan "NHWC" biçimiyle veriler şu sırayla saklanır: [parti, giriş yüksekliği, giriş genişliği, giriş kanalı sayısı]. Alternatif olarak, biçim "NCHW" olabilir ve veri saklama sırası şu şekilde olur: [parti, giriş kanalı sayısı, giriş yüksekliği, giriş genişliği].
  • Genişletmeler: 4 uzunluğunda 1 boyutlu tensör. input her boyutu için genişletme faktörü. k > 1 olarak ayarlanırsa, o boyuttaki her filtre elemanı arasında k-1 hücre atlanacaktır. Boyut sırası, data_format değerine göre belirlenir, ayrıntılar için yukarıya bakın. Toplu işlem ve derinlik boyutlarındaki genişletmeler 1 olmalıdır.

İadeler:

  • Output : [batch, in_height, in_width, in_channels] şeklinde 4 boyutlu. Konvolüsyonun girişine göre gradyan.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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)

Genel özellikler

operation
output

Kamusal işlevler

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Herkese açık statik fonksiyonlar

DataFormat (StringPiece x)
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)
UseCudnnOnGpu (bool x)

Yapılar

tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs

Conv2DBackpropInput için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcıları.

Genel özellikler

operasyon 

Operation operation

çıktı 

::tensorflow::Output output

Kamusal işlevler

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
)

düğüm 

::tensorflow::Node * node() const

operatör::tensorflow::Giriş 

 operator::tensorflow::Input() const

operatör::tensorflow::Çıktı 

 operator::tensorflow::Output() const

Herkese açık statik fonksiyonlar

Veri Biçimi 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Genişlemeler 

Attrs Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

Açık Dolgular 

Attrs ExplicitPaddings(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

UseCudnnOnGpu 

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)