classe finale publique DepthwiseConv2dNativeBackpropInput
Calcule les gradients de convolution en profondeur par rapport à l'entrée.
Classes imbriquées
| classe | DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options | Attributs facultatifs pour DepthwiseConv2dNativeBackpropInput | |
Constantes
| Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
| Sortie <T> | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur. |
| static <T étend TNumber > DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T> | |
| statique DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options | dataFormat (Chaîne dataFormat) |
| statique DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options | dilatations (List<Long> dilatations) |
| statique DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options | explicitPaddings (List<Long> explicitPaddings) |
| Sortie <T> | sortir () 4-D avec forme selon `data_format`. |
Méthodes héritées
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Valeur constante : « DepthwiseConv2dNativeBackpropInput »
Méthodes publiques
sortie publique <T> asOutput ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T> create ( Scope scope, Operand < TInt32 > inputSizes, Operand <T> filter, Operand <T> outBackprop, List<Long> foulées, String padding, Options... options)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.
Paramètres
| portée | portée actuelle |
|---|---|
| Tailles d'entrée | Un vecteur entier représentant la forme de « input », basé sur « data_format ». Par exemple, si `data_format` est 'NHWC', alors `input` est un tenseur 4-D `[lot, hauteur, largeur, canaux]`. |
| filtre | 4-D avec la forme `[filter_height, filter_width, in_channels, deepwise_multiplier]`. |
| outBackprop | 4-D avec forme basée sur `data_format`. Par exemple, si `data_format` est 'NHWC', alors la forme out_backprop est `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Dégradés par rapport à la sortie de la convolution. |
| foulées | La foulée de la fenêtre glissante pour chaque dimension de l'entrée de la convolution. |
| rembourrage | Le type d’algorithme de remplissage à utiliser. |
| choix | porte des valeurs d'attributs facultatifs |
Retour
- une nouvelle instance de DepthwiseConv2dNativeBackpropInput
public statique DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options dataFormat (String dataFormat)
Paramètres
| format de données | Spécifiez le format de données des données d'entrée et de sortie. Avec le format par défaut « NHWC », les données sont stockées dans l'ordre : [lot, hauteur, largeur, canaux]. Alternativement, le format pourrait être « NCHW », l'ordre de stockage des données étant : [lot, canaux, hauteur, largeur]. |
|---|
dilatations statiques publiques DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options (List<Long> dilatations)
Paramètres
| dilatations | Tenseur 1-D de longueur 4. Le facteur de dilatation pour chaque dimension de « entrée ». Si défini sur k > 1, il y aura k-1 cellules ignorées entre chaque élément de filtre sur cette dimension. L'ordre des dimensions est déterminé par la valeur de `data_format`, voir ci-dessus pour plus de détails. Les dilatations dans les dimensions du lot et de la profondeur doivent être de 1. |
|---|
public static DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options explicitPaddings (List<Long> explicitPaddings)
sortie publique <T> sortie ()
4-D avec forme selon `data_format`. Par exemple, si `data_format` est 'NHWC', la forme de sortie est `[batch, in_height, in_width, in_channels]`. Dégradé par rapport à l'entrée de la convolution.