dòng chảy :: hoạt động :: Conv2DBackpropInput

#include <nn_ops.h>

Tính toán độ dốc của tích chập đối với đầu vào.

Tóm lược

Tranh luận:

  • phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
  • input_sizes: Một vectơ số nguyên đại diện cho hình dạng của input , trong đó input là tensor 4-D [batch, height, width, channels] .
  • filter: 4-D với shape [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] .
  • out_backprop: 4-D với shape [batch, out_height, out_width, out_channels] . Gradients wrt đầu ra của tích chập.
  • sải bước: Sải bước của cửa sổ trượt đối với mỗi chiều của đầu vào của tích chập. Phải theo thứ tự như thứ nguyên được chỉ định với định dạng.
  • padding: Loại thuật toán đệm sẽ sử dụng.

Các thuộc tính tùy chọn (xem Phần Attrs ):

  • explicit_paddings: Nếu padding là "EXPLICIT" , danh sách các số lượng padding rõ ràng. Đối với thứ nguyên thứ i, lượng đệm được chèn trước và sau thứ nguyên tương ứng là explicit_paddings[2 * i] và explicit_paddings[2 * i + 1] . Nếu padding không phải là "EXPLICIT" , thì explicit_paddings phải trống.
  • data_format: Chỉ định định dạng dữ liệu của dữ liệu đầu vào và đầu ra. Với định dạng mặc định "NHWC", dữ liệu được lưu trữ theo thứ tự: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Ngoài ra, định dạng có thể là "NCHW", thứ tự lưu trữ dữ liệu của: [batch, in_channels, in_height, in_width].
  • độ giãn: độ dài 1-D của chiều dài 4. Hệ số giãn nở cho mỗi kích thước input . Nếu được đặt thành k> 1, sẽ có k-1 ô bị bỏ qua giữa mỗi phần tử bộ lọc trên thứ nguyên đó. Thứ tự thứ nguyên được xác định bởi giá trị của data_format , xem chi tiết ở trên. Độ loãng trong lô và kích thước chiều sâu phải bằng 1.

Lợi nhuận:

  • Output : 4-D với shape [batch, in_height, in_width, in_channels] . Gradient wrt đầu vào của tích chập.

Người xây dựng và Người phá hủy

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)

Thuộc tính công khai

operation
output

Chức năng công cộng

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

Các chức năng tĩnh công khai

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

Cấu trúc

tensorflow :: ops :: Conv2DBackpropInput :: Attrs

Bộ thiết lập thuộc tính tùy chọn cho Conv2DBackpropInput .

Thuộc tính công khai

hoạt động

Operation operation

đầu ra

::tensorflow::Output output

Chức năng công cộng

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
)

nút

::tensorflow::Node * node() const

toán tử :: tensorflow :: Đầu vào

 operator::tensorflow::Input() const

toán tử :: tensorflow :: Đầu ra

 operator::tensorflow::Output() const

Các chức năng tĩnh công khai

DataFormat

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Pha loãng

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

ExplicitPaddings

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

UseCudnnOnGpu

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)