Calcola i gradienti di convoluzione rispetto all'input.
Classi nidificate
classe | Conv2dBackpropInput.Options | Attributi facoltativi per Conv2dBackpropInput |
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 TNumber > Conv2dBackpropInput <T> | |
Conv2dBackpropInput.Options statico | dataFormat (Stringa dataFormat) |
Conv2dBackpropInput.Options statico | dilatazioni (List<Long> dilations) |
Conv2dBackpropInput.Options statico | esplicitiPadding (List<Long> esplicitiPadding) |
Uscita <T> | produzione () 4-D con forma "[batch, in_height, in_width, in_channels]". |
Conv2dBackpropInput.Options statico | useCudnnOnGpu (uso booleanoCudnnOnGpu) |
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 Conv2dBackpropInput <T> create ( ambito ambito , operando < TInt32 > inputSizes, filtro operando <T>, operando <T> outBackprop, elenco<Long> strides, riempimento di stringhe, opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione Conv2dBackpropInput.
Parametri
scopo | ambito attuale |
---|---|
inputSizes | Un vettore intero che rappresenta la forma di "input", dove "input" è un tensore "[batch, altezza, larghezza, canali]" 4-D. |
filtro | 4-D con forma "[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]". |
outBackprop | 4-D con forma "[batch, out_height, out_width, out_channels]". I gradienti rappresentano l'output della convoluzione. |
passi da gigante | Il passo della finestra scorrevole per ogni dimensione dell'input della convoluzione. Deve essere nello stesso ordine della dimensione specificata con format. |
imbottitura | Il tipo di algoritmo di riempimento da utilizzare. |
opzioni | trasporta valori di attributi opzionali |
ritorna
- una nuova istanza di Conv2dBackpropInput
pubblico statico Conv2dBackpropInput.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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dilatazioni statiche pubbliche Conv2dBackpropInput.Options (dilatazioni List<Long>)
Parametri
dilatazioni | Tensore 1-D di lunghezza 4. Il fattore di dilatazione per ciascuna dimensione di "input". Se impostato su k > 1, ci saranno k-1 celle saltate tra ciascun elemento filtro su quella dimensione. L'ordine delle dimensioni è determinato dal valore di "data_format", vedi sopra per i dettagli. Le dilatazioni delle dimensioni del lotto e della profondità devono essere pari a 1. |
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public static Conv2dBackpropInput.Options esplicitiPaddings (List<Long> esplicitiPaddings)
Parametri
esplicitiPadding | Se `padding` è `"EXPLICIT"`, l'elenco degli importi di riempimento espliciti. Per la i-esima dimensione, la quantità di riempimento inserita prima e dopo la dimensione è rispettivamente "explicit_paddings[2 * i]" e "explicit_paddings[2 * i + 1]". Se `padding` non è `"EXPLICIT"`, `explicit_paddings` deve essere vuoto. |
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Uscita pubblica <T> uscita ()
4-D con forma "[batch, in_height, in_width, in_channels]". Gradiente rispetto all'input della convoluzione.