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fluxo tensor:: ops:: Conv2DBackpropInput:: Atributos

#include <nn_ops.h>

Configuradores de atributos opcionais para Conv2DBackpropInput .

Resumo

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

Funções públicas
`DataFormat (StringPiece x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Especifique o formato dos dados de entrada e saída.
`Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Tensor 1-D de comprimento 4.
`ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Se `padding` for `"EXPLICIT"` , a lista de valores de preenchimento explícitos.
`UseCudnnOnGpu (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` O padrão é verdadeiro.

Atributos públicos

formato_dados_

StringPiece tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::data_format_ = "NHWC"

dilatações_

gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::dilations_ = Default_dilations()

explícito_paddings_

gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::explicit_paddings_ = {}

use_cudnn_on_gpu_

bool tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::use_cudnn_on_gpu_ = true

Funções públicas

Formato de dados

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::DataFormat(
  StringPiece x
)

Especifique o formato dos dados de entrada e saída.

Com o formato padrão "NHWC", os dados são armazenados na ordem de: [lote, in_height, in_width, in_channels]. Alternativamente, o formato pode ser "NCHW", a ordem de armazenamento de dados de: [lote, in_channels, in_height, in_width].

O padrão é "NHWC"

Dilatações

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

Tensor 1-D de comprimento 4.

O fator de dilatação para cada dimensão de input . Se definido como k > 1, haverá k-1 células ignoradas entre cada elemento de filtro nessa dimensão. A ordem das dimensões é determinada pelo valor de data_format , veja detalhes acima. As dilatações nas dimensões do lote e profundidade devem ser 1.

O padrão é [1, 1, 1, 1]

ExplicitPaddings

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::ExplicitPaddings(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

Se padding for "EXPLICIT" , a lista de valores de preenchimento explícitos.

Para a i-ésima dimensão, a quantidade de preenchimento inserida antes e depois da dimensão é explicit_paddings[2 * i] e explicit_paddings[2 * i + 1] , respectivamente. Se padding não for "EXPLICIT" , explicit_paddings deverá estar vazio.

O padrão é []

UseCudnnOnGpu

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::UseCudnnOnGpu(
  bool x
)

O padrão é verdadeiro.