تدفق التوتر:: العمليات:: Conv3DBackpropInputV2
#include <nn_ops.h>
يحسب تدرجات الالتواء ثلاثي الأبعاد فيما يتعلق بالإدخال.
ملخص
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- input_sizes: متجه عدد صحيح يمثل شكل موتر
input
، حيثinput
هو موتر 5-D[batch, depth, rows, cols, in_channels]
. - الفلتر: الشكل
[depth, rows, cols, in_channels, out_channels]
. يجب أن تتطابقin_channels
بينinput
filter
. - out_backprop: إشارة Backprop للشكل
[batch, out_depth, out_rows, out_cols, out_channels]
. - الخطوات: موتر 1-D بطول 5. خطوة النافذة المنزلقة لكل بُعد من أبعاد
input
. يجب أن يكون هناكstrides[0] = strides[4] = 1
. - الحشو: نوع خوارزمية الحشو المستخدمة.
السمات الاختيارية (انظر Attrs
):
- data_format: تنسيق البيانات لبيانات الإدخال والإخراج. باستخدام التنسيق الافتراضي "NDHWC"، يتم تخزين البيانات بالترتيب التالي: [دُفعة، عمق، ارتفاع، عرض، قنوات]. وبدلاً من ذلك، يمكن أن يكون التنسيق "NCDHW"، وترتيب تخزين البيانات هو: [batch, in_channels, in_ Deep, in_height, in_width].
- التوسعات: موتر 1-D للطول 5. 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
: موتر الإخراج.
البنائين والمدمرين | |
---|---|
Conv3DBackpropInputV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input_sizes, :: tensorflow::Input filter, :: tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding) | |
Conv3DBackpropInputV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input_sizes, :: tensorflow::Input filter, :: tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const Conv3DBackpropInputV2::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) |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropInputV2:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ Conv3DBackpropInputV2 . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الإخراج
::tensorflow::Output output
الوظائف العامة
Conv3DBackpropInputV2
Conv3DBackpropInputV2( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input_sizes, ::tensorflow::Input filter, ::tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding )
Conv3DBackpropInputV2
Conv3DBackpropInputV2( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input_sizes, ::tensorflow::Input filter, ::tensorflow::Input out_backprop, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const Conv3DBackpropInputV2::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 )
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: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::Conv3DBackpropInputV2 Class Reference\n\ntensorflow::ops::Conv3DBackpropInputV2\n======================================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nComputes the gradients of 3-D convolution with respect to the input.\n\nSummary\n-------\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input_sizes: An integer vector representing the tensor shape of `input`, where `input` is a 5-D `[batch, depth, rows, cols, in_channels]` tensor.\n- filter: Shape `[depth, rows, cols, in_channels, out_channels]`. `in_channels` must match between `input` and `filter`.\n- out_backprop: Backprop signal of shape `[batch, out_depth, out_rows, out_cols, out_channels]`.\n- strides: 1-D tensor of length 5. The stride of the sliding window for each dimension of `input`. Must have `strides[0] = strides[4] = 1`.\n- padding: The type of padding algorithm to use.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/conv3-d-backprop-input-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_backprop_input_v2_1_1_attrs)):\n\n- data_format: The data format of the input and output data. With the default format \"NDHWC\", the data is stored in the order of: \\[batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels\\]. Alternatively, the format could be \"NCDHW\", the data storage order is: \\[batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width\\].\n- dilations: 1-D tensor of length 5. The dilation factor for each dimension of `input`. If set to k \\\u003e 1, there will be k-1 skipped cells between each filter element on that dimension. The dimension order is determined by the value of `data_format`, see above for details. Dilations in the batch and depth dimensions must be 1.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The output tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Conv3DBackpropInputV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_backprop_input_v2_1aaae19e097fea9d7fc6f815e20faaccd6)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input_sizes, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` filter, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` out_backprop, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides, StringPiece padding)` ||\n| [Conv3DBackpropInputV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_backprop_input_v2_1a5c69778ddcd70862d70f7d3630d179c3)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input_sizes, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` filter, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` out_backprop, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides, StringPiece padding, const `[Conv3DBackpropInputV2::Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/conv3-d-backprop-input-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_backprop_input_v2_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_backprop_input_v2_1a67a6ca650c6870d418f1fdd658f3fa6b) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_backprop_input_v2_1af0d983aaf022b911e25e9f0615b62c20) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_backprop_input_v2_1adb36b7921921ed6c8a2684a8df5cc0ae)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_backprop_input_v2_1a0c617c40ac75a3540b1280f1e02147ed)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_backprop_input_v2_1a8b8868a10a3fac1cb6623b75a7bd556d)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [DataFormat](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_backprop_input_v2_1a5a0f9e531569a6645dc6eb72894476c5)`(StringPiece x)` | [Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/conv3-d-backprop-input-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_backprop_input_v2_1_1_attrs) |\n| [Dilations](#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_backprop_input_v2_1a7c96359abb43990fc21d1cf52f468a1b)`(const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x)` | [Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/conv3-d-backprop-input-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_backprop_input_v2_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::Conv3DBackpropInputV2::Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/conv3-d-backprop-input-v2/attrs) | Optional attribute setters for [Conv3DBackpropInputV2](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/conv3-d-backprop-input-v2#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_backprop_input_v2). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Conv3DBackpropInputV2\n\n```gdscript\n Conv3DBackpropInputV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input_sizes,\n ::tensorflow::Input filter,\n ::tensorflow::Input out_backprop,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides,\n StringPiece padding\n)\n``` \n\n### Conv3DBackpropInputV2\n\n```gdscript\n Conv3DBackpropInputV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input_sizes,\n ::tensorflow::Input filter,\n ::tensorflow::Input out_backprop,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides,\n StringPiece padding,\n const Conv3DBackpropInputV2::Attrs & attrs\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``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### DataFormat\n\n```text\nAttrs DataFormat(\n StringPiece x\n)\n``` \n\n### Dilations\n\n```gdscript\nAttrs Dilations(\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x\n)\n```"]]