FractionalAvgPoolGrad

classe finale pubblica FractionalAvgPoolGrad

Calcola il gradiente della funzione FractionalAvgPool.

A differenza di FractionalMaxPoolGrad, non abbiamo bisogno di trovare arg_max per FractionalAvgPoolGrad, dobbiamo solo propagare all'indietro in modo uniforme ogni elemento di out_backprop a quegli indici che formano la stessa cella di pooling. Pertanto, dobbiamo solo conoscere la forma del tensore di input originale, anziché l'intero tensore.

Classi nidificate

classe FractionalAvgPoolGrad.Options Attributi facoltativi per FractionalAvgPoolGrad

Costanti

Corda OP_NAME Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Metodi pubblici

Uscita <T>
comeuscita ()
Restituisce l'handle simbolico del tensore.
static <T estende TNumber > FractionalAvgPoolGrad <T>
create ( Scope scope, Operando < TInt64 > origInputTensorShape, Operando <T> outBackprop, Operando < TInt64 > rowPoolingSequence, Operando < TInt64 > colPoolingSequence, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione FractionalAvgPoolGrad.
Uscita <T>
produzione ()
4-D.
static FractionalAvgPoolGrad.Options
sovrapposizione (sovrapposizione booleana)

Metodi ereditati

Costanti

Stringa finale statica pubblica OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "FractionalAvgPoolGrad"

Metodi pubblici

Uscita pubblica <T> asOutput ()

Restituisce l'handle simbolico del tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

public static FractionalAvgPoolGrad <T> create ( Scope scope, Operando < TInt64 > origInputTensorShape, Operando <T> outBackprop, Operando < TInt64 > rowPoolingSequence, Operando < TInt64 > colPoolingSequence, Opzioni... opzioni)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione FractionalAvgPoolGrad.

Parametri
scopo ambito attuale
origInputTensorShape Forma del tensore di input originale per "fractional_avg_pool".
outBackprop 4-D con forma "[lotto, altezza, larghezza, canali]". I gradienti rappresentano l'output di "fractional_avg_pool".
rowPoolingSequence sequenza di pool di righe, forma la regione di pool con col_pooling_sequence.
colPoolingSequence sequenza di pool di colonne, regione di pool di moduli con sequenza row_pooling.
opzioni trasporta valori di attributi opzionali
ritorna
  • una nuova istanza di FractionalAvgPoolGrad

Uscita pubblica <T> uscita ()

4-D. I gradienti corrispondono all'input di "fractional_avg_pool".

public static FractionalAvgPoolGrad.Options sovrapposizione (sovrapposizione booleana)

Parametri
sovrapposizione Se impostato su True, significa che durante il raggruppamento, i valori al confine delle celle di raggruppamento adiacenti vengono utilizzati da entrambe le celle. Per esempio:

"indice 0 1 2 3 4".

"valore 20 5 16 3 7".

Se la sequenza di pool è [0, 2, 4], allora 16, nell'indice 2 verrà utilizzato due volte. Il risultato sarebbe [41/3, 26/3] per il pooling medio frazionario.

,
classe finale pubblica FractionalAvgPoolGrad

Calcola il gradiente della funzione FractionalAvgPool.

A differenza di FractionalMaxPoolGrad, non abbiamo bisogno di trovare arg_max per FractionalAvgPoolGrad, dobbiamo solo propagare all'indietro in modo uniforme ogni elemento di out_backprop a quegli indici che formano la stessa cella di pooling. Pertanto, dobbiamo solo conoscere la forma del tensore di input originale, anziché l'intero tensore.

Classi nidificate

classe FractionalAvgPoolGrad.Options Attributi facoltativi per FractionalAvgPoolGrad

Costanti

Corda OP_NAME Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Metodi pubblici

Uscita <T>
comeuscita ()
Restituisce l'handle simbolico del tensore.
static <T estende TNumber > FractionalAvgPoolGrad <T>
create ( Scope scope, Operando < TInt64 > origInputTensorShape, Operando <T> outBackprop, Operando < TInt64 > rowPoolingSequence, Operando < TInt64 > colPoolingSequence, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione FractionalAvgPoolGrad.
Uscita <T>
produzione ()
4-D.
static FractionalAvgPoolGrad.Options
sovrapposizione (sovrapposizione booleana)

Metodi ereditati

Costanti

Stringa finale statica pubblica OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "FractionalAvgPoolGrad"

Metodi pubblici

Uscita pubblica <T> asOutput ()

Restituisce l'handle simbolico del tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

public static FractionalAvgPoolGrad <T> create ( Scope scope, Operando < TInt64 > origInputTensorShape, Operando <T> outBackprop, Operando < TInt64 > rowPoolingSequence, Operando < TInt64 > colPoolingSequence, Opzioni... opzioni)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione FractionalAvgPoolGrad.

Parametri
scopo ambito attuale
origInputTensorShape Forma del tensore di input originale per "fractional_avg_pool".
outBackprop 4-D con forma "[lotto, altezza, larghezza, canali]". I gradienti rappresentano l'output di "fractional_avg_pool".
rowPoolingSequence sequenza di pool di righe, forma la regione di pool con col_pooling_sequence.
colPoolingSequence sequenza di pool di colonne, regione di pool di moduli con sequenza row_pooling.
opzioni trasporta valori di attributi opzionali
ritorna
  • una nuova istanza di FractionalAvgPoolGrad

Uscita pubblica <T> uscita ()

4-D. I gradienti corrispondono all'input di "fractional_avg_pool".

public static FractionalAvgPoolGrad.Options sovrapposizione (sovrapposizione booleana)

Parametri
sovrapposizione Se impostato su True, significa che durante il raggruppamento, i valori al confine delle celle di raggruppamento adiacenti vengono utilizzati da entrambe le celle. Per esempio:

"indice 0 1 2 3 4".

"valore 20 5 16 3 7".

Se la sequenza di pool è [0, 2, 4], allora 16, nell'indice 2 verrà utilizzato due volte. Il risultato sarebbe [41/3, 26/3] per il pooling medio frazionario.