tensor akışı:: işlem:: Conv2DBackpropInput

#include <nn_ops.h>

Girişe göre evrişimin 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] tensörüdür.
  • filtre: 4-D şekilli [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] .
  • out_backprop: Şekilli 4-D [batch, out_height, out_width, out_channels] . Degradeler evrişimin çıktısına göredir.
  • adımlar: Evrişim girişinin her boyutu için kayan pencerenin adımı. Formatla belirtilen boyutla aynı sırada olmalıdır.
  • padding: Kullanılacak dolgu algoritmasının türü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • açık_paddingler: padding "EXPLICIT" ise, açık dolgu miktarlarının listesi. i. boyut için, boyuttan önce ve sonra eklenen dolgu miktarı sırasıyla explicit_paddings[2 * i] ve explicit_paddings[2 * i + 1] şeklindedir. padding "EXPLICIT" değilse, explicit_paddings boş olmalıdır.
  • data_format: Giriş ve çıkış verilerinin veri formatını belirtin. Varsayılan format "NHWC" ile veriler şu sırayla saklanır: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Alternatif olarak format, veri depolama sırası olan "NCHW" olabilir: [batch, in_channels, in_height, in_width].
  • genişlemeler: 1-D uzunluk tensörü 4. input her boyutu için genişleme faktörü. k > 1 olarak ayarlanırsa, o boyuttaki her filtre elemanı arasında k-1 atlanan hücre olacaktır. Boyut sırası data_format değerine göre belirlenir; ayrıntılar için yukarıya bakın. Parti ve derinlik boyutlarındaki genişlemeler 1 olmalıdır.

İade:

  • Output : Şekilli 4-D [batch, in_height, in_width, in_channels] . Evrişimin 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

Kamu işlevleri

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

Genel statik işlevler

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

Yapılar

tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropInput:: Öznitelikler

Conv2DBackpropInput için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcılar.

Genel özellikler

operasyon 

Operation operation

çıktı 

::tensorflow::Output output

Kamu işlevleri

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

Genel statik işlevler

Veri Formatı 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Dilatasyonlar 

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

Açık Dolgular 

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

CudnnOnGpu'yu kullanın 

Attrs UseCudnnOnGpu(
  bool x
)