AvgPool3dGrad

공개 최종 클래스 AvgPool3dGrad

평균 풀링 함수의 기울기를 계산합니다.

중첩 클래스

수업 AvgPool3dGrad.옵션 AvgPool3dGrad 의 선택적 속성

상수

OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 <T>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
static <T는 TNumber를 확장합니다. > AvgPool3dGrad <T>
생성 ( Scope 범위, Operand < TInt32 > origInputShape, Operand <T> grad, List<Long> ksize, List<Long> 보폭, 문자열 패딩, 옵션... 옵션)
새로운 AvgPool3dGrad 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 AvgPool3dGrad.Options
dataFormat (문자열 데이터 형식)
출력 <T>
출력 ()
입력을 위한 역전파.

상속된 메서드

org.tensorflow.op.RawOp 클래스에서
최종 부울
같음 (객체 객체)
최종 정수
작업
op ()
이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.
최종 문자열
부울
같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>
getClass ()
정수
해시 코드 ()
최종 무효
알림 ()
최종 무효
통지모두 ()
toString ()
최종 무효
대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효
기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효
기다리다 ()
org.tensorflow.op.Op 에서
추상 실행환경
환경 ()
이 작업이 생성된 실행 환경을 반환합니다.
추상적인 작업
op ()
이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.
org.tensorflow.Operand 에서
추상 출력 <T>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
추상 T
텐서 ()
이 피연산자의 텐서를 반환합니다.
추상 모양
모양 ()
이 피연산자의 Output 에서 ​​참조하는 텐서의 (아마도 부분적으로 알려진) 모양을 반환합니다.
추상 클래스<T>
유형 ()
이 피연산자의 텐서 유형을 반환합니다.
org.tensorflow.ndarray.Shaped 에서
추상 정수
순위 ()
추상 모양
모양 ()
추상적인 긴
사이즈 ()
이 컨테이너의 전체 크기를 값 개수로 계산하고 반환합니다.

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "AvgPool3DGrad"

공개 방법

공개 출력 <T> asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

public static AvgPool3dGrad <T> create ( 범위 범위, Operand < TInt32 > origInputShape, Operand <T> grad, List<Long> ksize, List<Long> 보폭, 문자열 패딩, 옵션... 옵션)

새로운 AvgPool3dGrad 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
원본입력모양 원래 입력 크기입니다.
졸업생 `[배치, 깊이, 행, 열, 채널]` 모양의 출력 역전파.
k사이즈 길이가 5인 1차원 텐서. 입력 텐서의 각 차원에 대한 창 크기입니다. `ksize[0] = ksize[4] = 1`이 있어야 합니다.
큰 걸음 길이가 5인 1차원 텐서. '입력'의 각 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 보폭입니다. `strides[0] = strides[4] = 1`이 있어야 합니다.
사용할 패딩 알고리즘 유형입니다.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • AvgPool3dGrad의 새 인스턴스

공개 정적 AvgPool3dGrad.Options dataFormat (문자열 dataFormat)

매개변수
데이터형식 입력 및 출력 데이터의 데이터 형식입니다. 기본 형식 "NDHWC"를 사용하면 데이터가 [batch, in_length, in_height, in_width, in_channels] 순서로 저장됩니다. 또는 형식이 "NCDHW"일 수 있으며 데이터 저장 순서는 [batch, in_channels, in_length, in_height, in_width]입니다.

공개 출력 <T> 출력 ()

입력을 위한 역전파.