Calcula los gradientes de la función de agrupación promedio.
Clases anidadas
clase | AvgPool3dGrad.Options | Los atributos opcionales para AvgPool3dGrad |
Constantes
Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos públicos
Salida <T> | asOutput () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
estática <T se extiende TNumber > AvgPool3dGrad <T> | |
estáticas AvgPool3dGrad.Options | dataFormat (String dataFormat) |
Salida <T> | salida () El backprop para la entrada. |
Métodos heredados
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Métodos públicos
pública de salida <T> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
public static AvgPool3dGrad <T> crear ( Alcance alcance, operando < TInt32 > origInputShape, operando <T> graduado, List <Larga> ksize, List <Larga> zancadas, relleno de cuerdas, Opciones ... Opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación AvgPool3dGrad.
Parámetros
alcance | alcance actual |
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origInputShape | Las dimensiones de entrada originales. |
graduado | Backprop de salida de forma `[lote, profundidad, filas, columnas, canales]`. |
ksize | Tensor 1-D de longitud 5. El tamaño de la ventana para cada dimensión del tensor de entrada. Debe tener `ksize [0] = ksize [4] = 1`. |
zancadas | Tensor 1-D de longitud 5. El paso de la ventana deslizante para cada dimensión de "entrada". Debe tener `zancadas [0] = zancadas [4] = 1`. |
relleno | El tipo de algoritmo de relleno que se utilizará. |
opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de AvgPool3dGrad
public static AvgPool3dGrad.Options dataFormat (String dataFormat)
Parámetros
formato de datos | El formato de datos de los datos de entrada y salida. Con el formato predeterminado "NDHWC", los datos se almacenan en el orden de: [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]. Alternativamente, el formato podría ser "NCDHW", el orden de almacenamiento de datos es: [batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width]. |
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