lớp cuối cùng công khai AvgPool3dGrad
Tính toán độ dốc của hàm gộp trung bình.
Các lớp lồng nhau
| lớp học | AvgPool3dGrad.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AvgPool3dGrad | |
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công cộng
| Đầu ra <T> | asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor. |
| tĩnh <T mở rộng TNumber > AvgPool3dGrad <T> | |
| tĩnh AvgPool3dGrad.Options | dataFormat (Định dạng dữ liệu chuỗi) |
| Đầu ra <T> | đầu ra () Backprop cho đầu vào. |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Giá trị không đổi: "AvgPool3DGrad"
Phương pháp công cộng
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
public static AvgPool3dGrad <T> tạo ( Phạm vi phạm vi , Toán hạng < TInt32 > origInputShape, Toán hạng <T> grad, Danh sách<Long> ksize, Danh sách<Long> bước tiến, Đệm chuỗi, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác AvgPool3dGrad mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| nguồn gốcInputShape | Kích thước đầu vào ban đầu. |
| tốt nghiệp | Backprop đầu ra của hình dạng `[lô, độ sâu, hàng, cột, kênh]`. |
| kích cỡ | Tenxơ 1-D có chiều dài 5. Kích thước của cửa sổ ứng với mỗi chiều của tenxơ đầu vào. Phải có `ksize[0] = ksize[4] = 1`. |
| bước tiến | Tenxơ 1-D có chiều dài 5. Bước của cửa sổ trượt cho mỗi chiều của `đầu vào`. Phải có `sải bước[0] = bước tiến[4] = 1`. |
| phần đệm | Loại thuật toán đệm sẽ sử dụng. |
| tùy chọn | mang các giá trị thuộc tính tùy chọn |
Trả lại
- một phiên bản mới của AvgPool3dGrad
public static AvgPool3dGrad.Options dataFormat (String dataFormat)
Thông số
| định dạng dữ liệu | Định dạng dữ liệu của dữ liệu đầu vào và đầu ra. Với định dạng mặc định "NDHWC", dữ liệu được lưu trữ theo thứ tự: [batch, in_deep, in_height, in_width, in_channels]. Ngoài ra, định dạng có thể là "NCDHW", thứ tự lưu trữ dữ liệu là: [batch, in_channels, in_deep, in_height, in_width]. |
|---|