lớp cuối cùng công khai MaxPoolGrad
Tính toán độ dốc của hàm maxpooling.
Các lớp lồng nhau
| lớp học | MaxPoolGrad.Options | Thuộc tính tùy chọn cho MaxPoolGrad | |
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
| Đầu ra <T> | asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor. |
| tĩnh <T mở rộng TNumber > MaxPoolGrad <T> | |
| MaxPoolGrad.Options tĩnh | dataFormat (Định dạng dữ liệu chuỗi) |
| Đầu ra <T> | đầu ra () Độ dốc viết |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Giá trị không đổi: "MaxPoolGradV2"
Phương pháp công khai
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
public static MaxPoolGrad <T> tạo ( Phạm vi phạm vi , Toán hạng <T> origInput, Toán hạng <T> origOutput, Toán hạng <T> grad, Toán hạng < TInt32 > ksize, Toán hạng < TInt32 > bước tiến, Đệm chuỗi, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác MaxPoolGrad mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| nguồn gốcĐầu vào | Tensor đầu vào ban đầu. |
| nguồn gốcĐầu ra | Tensor đầu ra ban đầu. |
| tốt nghiệp | 4-D. Gradien ghi kết quả đầu ra của `max_pool`. |
| kích cỡ | Kích thước của cửa sổ cho mỗi chiều của tensor đầu vào. |
| bước tiến | Bước tiến của cửa sổ trượt đối với từng chiều của tensor đầu vào. |
| phần đệm | Loại thuật toán đệm sẽ sử dụng. |
| tùy chọn | mang các giá trị thuộc tính tùy chọn |
Trả lại
- một phiên bản mới của MaxPoolGrad
công khai tĩnh MaxPoolGrad.Options dataFormat (String dataFormat)
Thông số
| định dạng dữ liệu | Chỉ định định dạng dữ liệu của dữ liệu đầu vào và đầu ra. Với định dạng mặc định "NHWC", dữ liệu được lưu trữ theo thứ tự: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Ngoài ra, định dạng có thể là "NCHW", thứ tự lưu trữ dữ liệu là: [batch, in_channels, in_height, in_width]. |
|---|