Calcola i gradienti della funzione di pooling media.
Classi nidificate
classe | AvgPoolGrad.Opzioni | Attributi facoltativi per AvgPoolGrad |
Costanti
Corda | OP_NAME | Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow |
Metodi pubblici
Uscita <T> | comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore. |
statico <T estende TNumero > AvgPoolGrad <T> | |
AvgPoolGrad.Options statico | dataFormat (Stringa dataFormat) |
Uscita <T> | produzione () 4-D. |
Metodi ereditati
Costanti
Stringa finale statica pubblica OP_NAME
Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow
Metodi pubblici
Uscita pubblica <T> asOutput ()
Restituisce l'handle simbolico del tensore.
Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.
public static AvgPoolGrad <T> create ( Scope scope, Operand < TInt32 > origInputShape, Operand <T> grad, List<Long> ksize, List<Long> strides, String padding, Options... options)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione AvgPoolGrad.
Parametri
scopo | ambito attuale |
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origInputShape | 1-D. Forma dell'input originale in "avg_pool". |
grado | 4-D con forma "[lotto, altezza, larghezza, canali]". I gradienti rappresentano l'output di "avg_pool". |
ksize | La dimensione della finestra scorrevole per ogni dimensione dell'input. |
passi da gigante | Il passo della finestra scorrevole per ogni dimensione dell'input. |
imbottitura | Il tipo di algoritmo di riempimento da utilizzare. |
opzioni | trasporta valori di attributi opzionali |
ritorna
- una nuova istanza di AvgPoolGrad
pubblico statico AvgPoolGrad.Options dataFormat (String dataFormat)
Parametri
formato dei dati | Specificare il formato dei dati di input e output. Con il formato predefinito "NHWC", i dati vengono archiviati nell'ordine di: [batch, in_height, in_width, in_channels]. In alternativa, il formato potrebbe essere "NCHW", l'ordine di archiviazione dei dati di: [batch, in_channels, in_height, in_width]. |
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