публичный финальный класс Conv2dBackpropInput
Вычисляет градиенты свертки относительно входных данных.
Вложенные классы
| сорт | Conv2dBackpropInput.Options | Дополнительные атрибуты для Conv2dBackpropInput | |
Константы
| Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
| Выход <Т> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| статический <T расширяет TNumber > Conv2dBackpropInput <T> | |
| статический Conv2dBackpropInput.Options | dataFormat (строка dataFormat) |
| статический Conv2dBackpropInput.Options | расширения (List<Long> расширения) |
| статический Conv2dBackpropInput.Options | явное дополнение (List<Long> явное дополнение) |
| Выход <Т> | выход () 4-D с формой `[batch, in_height, in_width, in_channels]`. |
| статический Conv2dBackpropInput.Options | useCudnnOnGpu (логическое значение useCudnnOnGpu) |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Постоянное значение: «Conv2DBackpropInput».
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 Conv2dBackpropInput <T> create (область действия , операнд <TInt32> inputSizes, фильтр операнда <T>, операнд <T> outBackprop, шаги List<Long>, заполнение строк, параметры... параметры)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию Conv2dBackpropInput.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| входные размеры | Целочисленный вектор, представляющий форму «входа», где «вход» представляет собой четырехмерный тензор «[пакет, высота, ширина, каналы]». |
| фильтр | 4-D с формой `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`. |
| outBackprop | 4-D с формой `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Градиенты относительно результатов свертки. |
| шаги | Шаг скользящего окна для каждого измерения входных данных свертки. Должен быть в том же порядке, что и размер, указанный в формате. |
| прокладка | Тип используемого алгоритма заполнения. |
| параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр Conv2dBackpropInput
общедоступный статический Conv2dBackpropInput.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]. |
|---|
общедоступные статические расширения Conv2dBackpropInput.Options (расширения List<Long>)
Параметры
| расширения | Одномерный тензор длины 4. Коэффициент расширения для каждого измерения «входа». Если установлено значение k > 1, между каждым фильтрующим элементом в этом измерении будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format, подробности см. выше. Расширения размеров партии и глубины должны быть равны 1. |
|---|
общедоступный статический Conv2dBackpropInput.Options явноеPaddings (List<Long> явноеPaddings)
Параметры
| явные отступы | Если `заполнение` равно `"EXPLICIT"`, список явных сумм заполнения. Для i-го измерения количество дополнений, вставленных до и после измерения, равно `explicit_paddings[2 * i]` и `explicit_paddings[2 * i + 1]` соответственно. Если `padding` не ``EXPLICIT``, `explicit_paddings` должен быть пустым. |
|---|
публичный вывод <T> вывод ()
4-D с формой `[batch, in_height, in_width, in_channels]`. Градиент относительно входных данных свертки.