публичный финальный класс AvgPoolGrad
Вычисляет градиенты средней функции объединения.
Вложенные классы
| сорт | AvgPoolGrad.Параметры | Дополнительные атрибуты для AvgPoolGrad | |
Константы
| Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
| Выход <Т> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| static <T расширяет TNumber > AvgPoolGrad <T> | |
| статический AvgPoolGrad.Options | dataFormat (строка dataFormat) |
| Выход <Т> | выход () 4-Д. |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Постоянное значение: «Авгпулград»
Публичные методы
публичный вывод <T> asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
public static AvgPoolGrad <T> create (область действия , операнд <TInt32> origInputShape, операнд <T> grad, List<Long> ksize, шаги List<Long>, заполнение строк, параметры... параметры)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию AvgPoolGrad.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| origInputShape | 1-Д. Форма исходного ввода в `avg_pool`. |
| выпускник | 4-D с формой `[партия, высота, ширина, каналы]`. Градиенты относительно вывода `avg_pool`. |
| размер | Размер скользящего окна для каждого измерения входных данных. |
| шаги | Шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных. |
| прокладка | Тип используемого алгоритма заполнения. |
| параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр AvgPoolGrad
общедоступный статический AvgPoolGrad.Options dataFormat (String dataFormat)
Параметры
| формат данных | Укажите формат входных и выходных данных. В формате по умолчанию «NHWC» данные сохраняются в следующем порядке: [пакет, in_height, in_width, in_channels]. Альтернативно, формат может быть «NCHW», порядок хранения данных: [пакет, in_channels, in_height, in_width]. |
|---|