Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
#include <nn_ops.h> Calcule le gradient de dilatation morphologique 2D par rapport à l'entrée.
Résumé
Arguments :
- scope : un objet Scope
- entrée : 4-D avec forme
[batch, in_height, in_width, depth] . - filtre : 3D avec forme
[filter_height, filter_width, depth] . - out_backprop : 4-D avec forme
[batch, out_height, out_width, depth] . - foulées : 1-D de longueur 4. La foulée de la fenêtre glissante pour chaque dimension du tenseur d'entrée. Doit être :
[1, stride_height, stride_width, 1] . - taux : 1-D de longueur 4. La foulée d'entrée pour la dilatation morphologique atreuse. Doit être :
[1, rate_height, rate_width, 1] . - padding : Le type d’algorithme de remplissage à utiliser.
Retours :
-
Output : 4-D avec forme [batch, in_height, in_width, depth] .
Attributs publics
Fonctions publiques
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::Dilation2DBackpropInput Class Reference\n\ntensorflow::ops::Dilation2DBackpropInput\n========================================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nComputes the gradient of morphological 2-D dilation with respect to the input.\n\nSummary\n-------\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: 4-D with shape `[batch, in_height, in_width, depth]`.\n- filter: 3-D with shape `[filter_height, filter_width, depth]`.\n- out_backprop: 4-D with shape `[batch, out_height, out_width, depth]`.\n- strides: 1-D of length 4. The stride of the sliding window for each dimension of the input tensor. Must be: `[1, stride_height, stride_width, 1]`.\n- rates: 1-D of length 4. The input stride for atrous morphological dilation. Must be: `[1, rate_height, rate_width, 1]`.\n- padding: The type of padding algorithm to use.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): 4-D with shape `[batch, in_height, in_width, depth]`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Dilation2DBackpropInput](#classtensorflow_1_1ops_1_1_dilation2_d_backprop_input_1a656665a13419870e177ca6b67a869f31)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` filter, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` out_backprop, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & rates, StringPiece padding)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [in_backprop](#classtensorflow_1_1ops_1_1_dilation2_d_backprop_input_1a40353e552051aa8801ef9f9ad4efc15c) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_dilation2_d_backprop_input_1a02412d298e84e41cd1bd2a21b9a064f4) | [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_dilation2_d_backprop_input_1ab58e7a7ffead7f2dd0dcc062204f47f8)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_dilation2_d_backprop_input_1a4ad020555d5b8ffc10bdf49956232358)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_dilation2_d_backprop_input_1a8029c3562d2413ed5a8b249933690e32)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### in_backprop\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output in_backprop\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Dilation2DBackpropInput\n\n```gdscript\n Dilation2DBackpropInput(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input filter,\n ::tensorflow::Input out_backprop,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & rates,\n StringPiece padding\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```"]]
