Conv2dBackpropInput classe final pública
Calcula os gradientes de convolução em relação à entrada.
Classes aninhadas
| classe | Conv2dBackpropInput.Options | Atributos opcionais para Conv2dBackpropInput | |
Constantes
| Fragmento | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow |
Métodos Públicos
| Output <T> | asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor. |
| estática <T estende TNumber > Conv2dBackpropInput <T> | |
| estáticos Conv2dBackpropInput.Options | dataFormat (String dataFormat) |
| estáticos Conv2dBackpropInput.Options | dilatações (List <longo> dilatações) |
| estáticos Conv2dBackpropInput.Options | explicitPaddings (List <longo> explicitPaddings) |
| Output <T> | saída () 4-D com a forma `[lote, em_altura, em_largura, em_canais]`. |
| estáticos Conv2dBackpropInput.Options | useCudnnOnGpu (booleano useCudnnOnGpu) |
Métodos herdados
Constantes
nome_op final String public static
O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow
Valor constante: "Conv2DBackpropInput"
Métodos Públicos
pública Output <T> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
As entradas para as operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static Conv2dBackpropInput <T> create ( Scope escopo, Operando < TInt32 > inputSizes, Operando <T> filtro, Operando <T> outBackprop, List <longo> avanços, String preenchimento, Options ... Opções)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação Conv2dBackpropInput.
Parâmetros
| alcance | escopo atual |
|---|---|
| inputSizes | Um vetor inteiro que representa a forma de `entrada`, onde` entrada` é um tensor 4-D `[lote, altura, largura, canais]`. |
| filtro | 4-D com forma `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`. |
| outBackprop | 4-D com forma `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Os gradientes são a saída da convolução. |
| passos largos | O passo da janela deslizante para cada dimensão da entrada da convolução. Deve estar na mesma ordem que a dimensão especificada com o formato. |
| preenchimento | O tipo de algoritmo de preenchimento a ser usado. |
| opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de Conv2dBackpropInput
public static Conv2dBackpropInput.Options dataFormat (String dataFormat)
Parâmetros
| formato de dados | Especifique o formato dos dados de entrada e saída. Com o formato padrão "NHWC", os dados são armazenados na ordem de: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Alternativamente, o formato poderia ser "NCHW", a ordem de armazenamento de dados de: [lote, in_channels, in_height, in_width]. |
|---|
public static Conv2dBackpropInput.Options dilatações (List <longo> dilatações)
Parâmetros
| dilatações | Tensor 1-D de comprimento 4. O fator de dilatação para cada dimensão de `entrada`. Se definido como k> 1, haverá k-1 células ignoradas entre cada elemento de filtro nessa dimensão. A ordem das dimensões é determinada pelo valor de `data_format`, veja acima para detalhes. As dilatações nas dimensões do lote e da profundidade devem ser 1. |
|---|
public static Conv2dBackpropInput.Options explicitPaddings (List <longo> explicitPaddings)
Parâmetros
| explícitos Paddings | Se `padding` for` "EXPLICIT" `, a lista de valores de preenchimento explícito. Para a i-ésima dimensão, a quantidade de preenchimento inserido antes e depois da dimensão é `explicit_paddings [2 * i]` e `explicit_paddings [2 * i + 1]`, respectivamente. Se `padding` não for` "EXPLICIT" `,` explicit_paddings` deve estar vazio. |
|---|
pública Output <T> de saída ()
4-D com a forma `[lote, em_altura, em_largura, em_canais]`. Gradiente em relação à entrada da convolução.