Calcula os gradientes de convolução em relação à entrada.
Classes aninhadas
aula | Conv2DBackpropInputV2.Options | Atributos opcionais para Conv2DBackpropInputV2 |
Métodos Públicos
Saída <T> | asOutput () Retorna o identificador simbólico de um tensor. |
estático <T estende número> Conv2DBackpropInputV2 <T> | create (escopo do escopo , entrada do operando <T>, filtro do operando <T>, outBackprop do operando <T>, passos de lista<longos>, preenchimento de string, opções... opções) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação Conv2DBackpropInputV2. |
Conv2DBackpropInputV2.Options estático | dataFormat (String dataFormat) |
Conv2DBackpropInputV2.Options estático | dilatações (List<Long> dilatações) |
Conv2DBackpropInputV2.Options estático | explicitPaddings (Lista<Long> explicitPaddings) |
Saída <T> | saída () 4-D com forma `[batch, in_height, in_width, in_channels]`. |
Conv2DBackpropInputV2.Options estático | useCudnnOnGpu (booleano useCudnnOnGpu) |
Métodos herdados
Métodos Públicos
Saída pública <T> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static Conv2DBackpropInputV2 <T> create (Escopo do escopo , entrada do operando <T>, filtro do operando <T>, outBackprop do operando <T>, passos de lista<longos>, preenchimento de string, opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação Conv2DBackpropInputV2.
Parâmetros
escopo | escopo atual |
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entrada | 4-D com forma `[batch, in_height, in_width, in_channels]`. Apenas a forma do tensor é usada. |
filtro | 4-D com forma `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`. |
outBackprop | 4-D com forma `[lote, out_height, out_width, out_channels]`. Os gradientes representam a saída da convolução. |
avanços | O avanço da janela deslizante para cada dimensão da entrada da convolução. Deve estar na mesma ordem que a dimensão especificada com formato. |
preenchimento | O tipo de algoritmo de preenchimento a ser usado. |
opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de Conv2DBackpropInputV2
público estático Conv2DBackpropInputV2.Options dataFormat (String dataFormat)
Parâmetros
formato de dados | Especifique o formato dos dados de entrada e saída. Com o formato padrão "NHWC", os dados são armazenados na ordem de: [lote, in_height, in_width, in_channels]. Alternativamente, o formato pode ser "NCHW", a ordem de armazenamento de dados de: [lote, in_channels, in_height, in_width]. |
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dilatações públicas estáticas de Conv2DBackpropInputV2.Options (dilatações de List<Long>)
Parâmetros
dilatações | Tensor 1-D de comprimento 4. O fator de dilatação para cada dimensão de `entrada`. Se definido como k > 1, haverá k-1 células ignoradas entre cada elemento de filtro nessa dimensão. A ordem das dimensões é determinada pelo valor de `data_format`, veja detalhes acima. As dilatações nas dimensões do lote e profundidade devem ser 1. |
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public static Conv2DBackpropInputV2.Options explicitPaddings (List<Long> explicitPaddings)
Parâmetros
explícitoPaddings | Se `padding` for `"EXPLICIT"`, a lista de valores de preenchimento explícitos. Para a i-ésima dimensão, a quantidade de preenchimento inserida antes e depois da dimensão é `explicit_paddings[2 * i]` e `explicit_paddings[2 * i + 1]`, respectivamente. Se `padding` não for `"EXPLICIT"`, `explicit_paddings` deve estar vazio. |
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Saída pública <T> saída ()
4-D com forma `[batch, in_height, in_width, in_channels]`. Gradiente em relação à entrada da convolução.