सार्वजनिक अंतिम वर्ग DepthWiseConv2dNativeBackpropInput
इनपुट के संबंध में गहराई से कनवल्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है।
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | गहराईवारConv2dNativeBackpropInput.Options | DepthwiseConv2dNativeBackpropInput के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <T TNumber बढ़ाता है > DepthवाइजConv2dNativeBackpropInput <T> | |
| स्थिर गहराईConv2dNativeBackpropInput.Options | डेटाफ़ॉर्मेट (स्ट्रिंग डेटाफ़ॉर्मेट) |
| स्थिर गहराईConv2dNativeBackpropInput.Options | फैलाव (सूची<लंबा> फैलाव) |
| स्थिर गहराईConv2dNativeBackpropInput.Options | स्पष्टपैडिंग्स (सूची<लंबी> स्पष्टपैडिंग्स) |
| आउटपुट <T> | आउटपुट () `data_format` के अनुसार आकार के साथ 4-डी। |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "DepthवाइजConv2dNativeBackpropInput"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक डेप्थवाइज कन्व 2dनेटिवबैकप्रॉप इनपुट <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड < टीआईएनटी32 > इनपुट साइज, ऑपरेंड <टी> फिल्टर, ऑपरेंड <टी> आउटबैकप्रॉप, लिस्ट<लॉन्ग> स्ट्राइड्स, स्ट्रिंग पैडिंग, विकल्प... विकल्प)
एक नया DepthWiseConv2dNativeBackpropInput ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुटआकार | `data_format` के आधार पर `इनपुट` के आकार का प्रतिनिधित्व करने वाला एक पूर्णांक वेक्टर। उदाहरण के लिए, यदि `data_format` 'NHWC' है तो `इनपुट' 4-D `[बैच, ऊंचाई, चौड़ाई, चैनल]` टेंसर है। |
| फ़िल्टर | 4-डी आकार के साथ `[फ़िल्टर_ऊंचाई, फ़िल्टर_चौड़ाई, इन_चैनल, डेप्थवाइज_मल्टीप्लायर]`। |
| आउटबैकप्रॉप | `data_format` पर आधारित आकार के साथ 4-डी। उदाहरण के लिए, यदि `data_format` 'NHWC' है तो आउट_बैकप्रॉप आकार `[बैच, आउट_हाइट, आउट_विड्थ, आउट_चैनल्स]` है। ग्रेजुएट्स कनवल्शन के आउटपुट को लिखते हैं। |
| प्रगति | कनवल्शन के इनपुट के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो की प्रगति। |
| गद्दी | उपयोग करने के लिए पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार. |
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- DepthWiseConv2dNativeBackpropInput का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक DepthWiseConv2dNativeBackpropInput.Options डेटाफ़ॉर्मेट (स्ट्रिंग डेटाफ़ॉर्मेट)
पैरामीटर
| डेटा स्वरूप | इनपुट और आउटपुट डेटा का डेटा प्रारूप निर्दिष्ट करें। डिफ़ॉल्ट प्रारूप "एनएचडब्ल्यूसी" के साथ, डेटा को इस क्रम में संग्रहीत किया जाता है: [बैच, ऊंचाई, चौड़ाई, चैनल]। वैकल्पिक रूप से, प्रारूप "एनसीएचडब्ल्यू" हो सकता है, डेटा भंडारण क्रम: [बैच, चैनल, ऊंचाई, चौड़ाई]। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक DepthWiseConv2dNativeBackpropInput.Options फैलाव (सूची<लंबा> फैलाव)
पैरामीटर
| फैलाव | लंबाई का 1-डी टेंसर 4. 'इनपुट' के प्रत्येक आयाम के लिए फैलाव कारक। यदि k > 1 पर सेट किया जाता है, तो उस आयाम पर प्रत्येक फ़िल्टर तत्व के बीच k-1 छोड़ी गई कोशिकाएँ होंगी। आयाम क्रम `data_format` के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए ऊपर देखें। बैच में फैलाव और गहराई आयाम 1 होना चाहिए। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक गहराईवारConv2dNativeBackpropInput.Options स्पष्टपैडिंग्स (सूची<लंबी> स्पष्टपैडिंग्स)
सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()
`data_format` के अनुसार आकार के साथ 4-डी। उदाहरण के लिए, यदि `data_format` 'NHWC' है, तो आउटपुट आकार `[बैच, in_height, in_width, in_channels]` है। ग्रेडिएंट कनवल्शन के इनपुट को लिखता है।