En yakın komşu enterpolasyonunun gradyanını hesaplar.
İç İçe Sınıflar
sınıf | En Yakın NeighborGrad.Options'ı Yeniden Boyutlandır | ResizeNearestNeighborGrad için isteğe bağlı özellikler |
Sabitler
Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
statik Yeniden BoyutlandırNearestNeighborGrad.Options | alignCorners (Boolean alignCorners) |
Çıkış <T> | Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
static <T, TNumber'ı genişletir > EnNearestNeighborGrad'ı Yeniden Boyutlandır <T> | |
statik Yeniden BoyutlandırNearestNeighborGrad.Options | halfPixelCenters (Boolean halfPixelCenters) |
Çıkış <T> | çıktı () "[toplu iş, orig_yükseklik, orig_genişlik, kanallar]" şeklinde 4-D. |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
public static ResizeNearestNeighborGrad.Options alignCorners (Boolean alignCorners)
Parametreler
HizalaKöşeler | Doğruysa, girişin ve derece tensörlerinin 4 köşe pikselinin merkezleri hizalanır. Varsayılan olarak false olur. |
---|
genel Çıkış <T> asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static ResizeNearestNeighborGrad <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> dereceleri, İşlenen < TInt32 > boyut, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir ResizeNearestNeighborGrad işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|---|
mezunlar | '[toplu iş, yükseklik, genişlik, kanallar]' şeklinde 4-D. |
boyut | = 2 öğeden oluşan 1-B int32 Tensörü: "orig_height, orig_width". Orijinal giriş boyutu. |
seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İadeler
- ResizeNearestNeighborGrad'ın yeni bir örneği
genel Çıkış <T> çıkışı ()
"[toplu iş, orig_yükseklik, orig_genişlik, kanallar]" şeklinde 4-D. Giriş görüntüsüne göre gradyanlar.