Calcule les gradients de la fonction de pooling moyenne.
Classes imbriquées
classe | AvgPoolGrad.Options | Attributs facultatifs pour AvgPoolGrad |
Constantes
Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
Sortie <T> | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur. |
statique <T étend TNumber > AvgPoolGrad <T> | |
statique AvgPoolGrad.Options | dataFormat (Chaîne dataFormat) |
Sortie <T> | sortir () 4-D. |
Méthodes héritées
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Méthodes publiques
sortie publique <T> asOutput ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static AvgPoolGrad <T> create ( Scope scope, Operand < TInt32 > origInputShape, Operand <T> grad, List<Long> ksize, List<Long> strides, String padding, Options... options)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération AvgPoolGrad.
Paramètres
portée | portée actuelle |
---|---|
origInputShape | 1-D. Forme de l'entrée d'origine dans `avg_pool`. |
diplômé | 4-D avec la forme `[lot, hauteur, largeur, canaux]`. Dégradés par rapport à la sortie de `avg_pool`. |
taille k | La taille de la fenêtre glissante pour chaque dimension de l'entrée. |
foulées | La foulée de la fenêtre glissante pour chaque dimension de l'entrée. |
rembourrage | Le type d’algorithme de remplissage à utiliser. |
choix | porte des valeurs d'attributs facultatifs |
Retour
- une nouvelle instance d'AvgPoolGrad
public statique AvgPoolGrad.Options dataFormat (String dataFormat)
Paramètres
format de données | Spécifiez le format de données des données d'entrée et de sortie. Avec le format par défaut « NHWC », les données sont stockées dans l'ordre suivant : [batch, in_height, in_width, in_channels]. Alternativement, le format pourrait être « NCHW », l'ordre de stockage des données étant : [batch, in_channels, in_height, in_width]. |
---|