Agrega "sesgo" a "valor".
Este es un caso especial de tf.add
donde `bias` está restringido a ser 1-D. Se admite la transmisión, por lo que "valor" puede tener cualquier número de dimensiones.
Clases anidadas
clase | BiasAdd.Options | Los atributos opcionales para BiasAdd |
Constantes
Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos públicos
Salida <T> | asOutput () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
estática <T se extiende Ttype > BiasAdd <T> | crear ( Alcance alcance, operando <T> valor, operando <T> sesgo, Opciones ... Opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación BiasAdd. |
estáticas BiasAdd.Options | dataFormat (String dataFormat) |
Salida <T> | salida () Suma transmitida de "valor" y "sesgo". |
Métodos heredados
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Métodos públicos
pública de salida <T> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
public static BiasAdd <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> valor, operando <T> sesgo, Opciones ... Opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación BiasAdd.
Parámetros
alcance | alcance actual |
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valor | Cualquier cantidad de dimensiones. |
parcialidad | 1-D con el tamaño de la última dimensión de "valor". |
opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de BiasAdd
public static BiasAdd.Options dataFormat (String dataFormat)
Parámetros
formato de datos | Especifique el formato de datos de los datos de entrada y salida. Con el formato predeterminado "NHWC", el tensor de sesgo se agregará a la última dimensión del tensor de valor. Alternativamente, el formato podría ser "NCHW", el orden de almacenamiento de datos de: [batch, in_channels, in_height, in_width]. El tensor se agregará a "in_channels", la penúltima dimensión. |
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