টেনসরফ্লো :: অপস:: Conv2D:: Attrs

#include <nn_ops.h>

Conv2D- এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য নির্ধারণকারী।

সারাংশ

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

data_format_ = "NHWC"
StringPiece
dilations_ = Default_dilations()
gtl::ArraySlice< int >
explicit_paddings_ = {}
gtl::ArraySlice< int >
use_cudnn_on_gpu_ = true
bool

পাবলিক ফাংশন

DataFormat (StringPiece x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
ইনপুট এবং আউটপুট ডেটার ডেটা বিন্যাস উল্লেখ করুন।
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
দৈর্ঘ্যের 1-D টেনসর 4.
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
যদি padding "EXPLICIT" হয়, তাহলে স্পষ্ট প্যাডিং পরিমাণের তালিকা৷
UseCudnnOnGpu (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
ডিফল্ট থেকে সত্য।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

ডেটা_ফরম্যাট_ 

StringPiece tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::data_format_ = "NHWC"

প্রসারণ_ 

gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::dilations_ = Default_dilations()

স্পষ্ট_প্যাডিং_ 

gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::explicit_paddings_ = {}

ব্যবহার করুন 

bool tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::use_cudnn_on_gpu_ = true

পাবলিক ফাংশন

ডেটা ফরম্যাট 

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::DataFormat(
  StringPiece x
)

ইনপুট এবং আউটপুট ডেটার ডেটা বিন্যাস উল্লেখ করুন।

ডিফল্ট বিন্যাস "NHWC" এর সাথে, ডেটা এই ক্রমে সংরক্ষণ করা হয়: [ব্যাচ, উচ্চতা, প্রস্থ, চ্যানেল]। বিকল্পভাবে, বিন্যাসটি "NCHW" হতে পারে, এর ডেটা স্টোরেজ অর্ডার: [ব্যাচ, চ্যানেল, উচ্চতা, প্রস্থ]।

ডিফল্ট "NHWC"

প্রসারণ 

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

দৈর্ঘ্যের 1-D টেনসর 4.

input প্রতিটি মাত্রার জন্য প্রসারিত ফ্যাক্টর। k > 1 তে সেট করা হলে, সেই মাত্রার প্রতিটি ফিল্টার উপাদানের মধ্যে k-1 এড়িয়ে যাওয়া ঘর থাকবে। মাত্রার ক্রম data_format এর মান দ্বারা নির্ধারিত হয়, বিশদ বিবরণের জন্য উপরে দেখুন। ব্যাচের প্রসারণ এবং গভীরতার মাত্রা অবশ্যই 1 হতে হবে।

ডিফল্টে [1, 1, 1, 1]

স্পষ্ট প্যাডিংস 

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::ExplicitPaddings(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

যদি padding "EXPLICIT" হয়, তাহলে স্পষ্ট প্যাডিং পরিমাণের তালিকা৷

ith ডাইমেনশনের জন্য, ডাইমেনশনের আগে এবং পরে যে পরিমাণ প্যাডিং ঢোকানো হয়েছে তা হল যথাক্রমে explicit_paddings[2 * i] এবং explicit_paddings[2 * i + 1] । যদি padding "EXPLICIT" না হয়, explicit_paddings খালি হতে হবে।

ডিফল্ট থেকে []

CudnnOnGpu ব্যবহার করুন 

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::UseCudnnOnGpu(
  bool x
)

ডিফল্ট থেকে সত্য।