publiczna klasa końcowa Conv2dBackpropInput
Oblicza gradienty splotu w odniesieniu do danych wejściowych.
Klasy zagnieżdżone
| klasa | Opcje Conv2dBackpropInput | Opcjonalne atrybuty dla Conv2dBackpropInput | |
Stałe
| Strunowy | OP_NAME | Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow |
Metody publiczne
| Wyjście <T> | jako wyjście () Zwraca symboliczny uchwyt tensora. |
| statyczny <T rozszerza numer TNumber > Conv2dBackpropInput <T> | |
| statyczne Conv2dBackpropInput.Options | dataFormat (Format danych ciągu) |
| statyczne Conv2dBackpropInput.Options | dylatacje (List<Long> dylatacje) |
| statyczne Conv2dBackpropInput.Options | jawnePaddings (List<Long> jawnePaddings) |
| Wyjście <T> | wyjście () 4-D w kształcie `[partia, wysokość_w, szerokość_w, kanały_w_kanałach]`. |
| statyczne Conv2dBackpropInput.Options | useCudnnOnGpu (wartość logiczna useCudnnOnGpu) |
Metody dziedziczone
Stałe
publiczny statyczny końcowy ciąg znaków OP_NAME
Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow
Wartość stała: „Conv2DBackpropInput”
Metody publiczne
publiczne wyjście <T> asOutput ()
Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
Dane wejściowe operacji TensorFlow są wynikami innej operacji TensorFlow. Ta metoda służy do uzyskania symbolicznego uchwytu reprezentującego obliczenia danych wejściowych.
public static Conv2dBackpropInput <T> create ( Zakres zakresu, Operand < TInt32 > inputSizes, Operand <T> filtr, Operand <T> outBackprop, List<Long> kroki, Dopełnienie ciągu, Opcje... opcje)
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację Conv2dBackpropInput.
Parametry
| zakres | aktualny zakres |
|---|---|
| Rozmiary wejściowe | Wektor całkowity reprezentujący kształt „wejściowego”, gdzie „wejściowy” to 4-D tensor „[partia, wysokość, szerokość, kanały]”. |
| filtr | 4-D o kształcie `[wysokość_filtra, szerokość_filtra, kanały_wchodzące, kanały_wyjściowe]`. |
| outPodpora tła | 4-D o kształcie `[partia, wysokość_zewnętrzna, szerokość_zewnętrzna, kanały_wyjściowe]`. Gradienty stanowią wynik splotu. |
| kroki | Krok przesuwanego okna dla każdego wymiaru wejściowego splotu. Musi być w tej samej kolejności, co wymiar określony w formacie. |
| wyściółka | Typ algorytmu dopełniania, który ma zostać użyty. |
| opcje | przenosi opcjonalne wartości atrybutów |
Zwroty
- nowa instancja Conv2dBackpropInput
public static Conv2dBackpropInput.Options dataFormat (String dataFormat)
Parametry
| Format danych | Określ format danych wejściowych i wyjściowych. Przy domyślnym formacie „NHWC” dane są przechowywane w kolejności: [partia, wysokość_in, szerokość_szerokość, liczba_kanałów]. Alternatywnie formatem może być „NCHW”, a kolejność przechowywania danych to: [partia, kanały_w, wysokość_w, szerokość_w.]. |
|---|
publiczne statyczne rozszerzenia Conv2dBackpropInput.Options (rozszerzenia List<Long>)
Parametry
| dylatacje | Tensor 1-D długości 4. Współczynnik dylatacji dla każdego wymiaru „wejściowego”. Jeśli ustawione na k > 1, pomiędzy każdym elementem filtrującym w tym wymiarze zostanie pominiętych komórek k-1. Kolejność wymiarów jest określona przez wartość „data_format”, szczegóły znajdziesz powyżej. Dylatacje w wymiarach partii i głębokości muszą wynosić 1. |
|---|
public static Conv2dBackpropInput.Options jawnePaddings (List<Long> jawnePaddings)
Parametry
| wyraźne wyściółki | Jeśli „dopełnienie” to „„JAWNE””, lista jawnych ilości dopełnienia. W przypadku i-tego wymiaru wielkość dopełnienia wstawianego przed i po wymiarze wynosi odpowiednio „explicit_paddings[2 * i]” i „explicit_paddings[2 * i + 1]”. Jeśli `wypełnienie` nie jest `"JAWNE"`, `wyraźne_dopełnienie` musi być puste. |
|---|
publiczne wyjście <T> wyjście ()
4-D w kształcie `[partia, wysokość_w, szerokość_w, kanały_w_kanałach]`. Gradient zapisany na wejściu splotu.