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tensorflow :: ops :: FractionalAvgPool :: Attrs

#include <nn_ops.h>

Configuradores de atributos opcionais para FractionalAvgPool .

Resumo

Atributos públicos
`deterministic_ = false`	`bool`
`overlapping_ = false`	`bool`
`pseudo_random_ = false`	`bool`
`seed2_ = 0`	`int64`
`seed_ = 0`	`int64`

Funções públicas
`Deterministic (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Quando definido como True, uma região de pool fixa será usada ao iterar sobre um nó FractionalAvgPool no gráfico de computação.
`Overlapping (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Quando definido como True, significa que ao agrupar, os valores no limite das células de agrupamento adjacentes são usados por ambas as células.
`PseudoRandom (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Quando definido como True, gera a sequência de agrupamento de forma pseudo-aleatória, caso contrário, de forma aleatória.
`Seed (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Se seed ou seed2 forem definidos como diferentes de zero, o gerador de número aleatório é propagado por um determinado seed.
`Seed2 (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Uma segunda semente para evitar a colisão de sementes.

Atributos públicos

deterministic_

bool tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::deterministic_ = false

overlapping_

bool tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::overlapping_ = false

pseudo_random_

bool tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::pseudo_random_ = false

seed2_

int64 tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::seed2_ = 0

semente_

int64 tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::seed_ = 0

Funções públicas

Determinístico

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::Deterministic(
  bool x
)

Quando definido como True, uma região de pool fixa será usada ao iterar sobre um nó FractionalAvgPool no gráfico de computação.

Usado principalmente em teste de unidade para tornar FractionalAvgPool determinístico.

Padrões para falso

Sobreposição

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::Overlapping(
  bool x
)

Quando definido como True, significa que, ao agrupar, os valores no limite das células de agrupamento adjacentes são usados por ambas as células.

Por exemplo:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

Se a sequência de agrupamento for [0, 2, 4], então 16, no índice 2, será usado duas vezes. O resultado seria [41/3, 26/3] para o agrupamento médio fracionário.

Padrões para falso

PseudoRandom

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::PseudoRandom(
  bool x
)

Quando definido como True, gera a sequência de agrupamento de forma pseudo-aleatória, caso contrário, de forma aleatória.

Verifique o artigo Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling para a diferença entre pseudo-aleatório e aleatório.

Padrões para falso

Semente

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::Seed(
  int64 x
)

Se seed ou seed2 forem definidos como diferentes de zero, o gerador de número aleatório é propagado por um determinado seed.

Caso contrário, é semeado por uma semente aleatória.

Padrões para 0

Seed2

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::Seed2(
  int64 x
)

Uma segunda semente para evitar a colisão de sementes.

Padrões para 0