flujo tensor:: operaciones:: Grupo máximo fraccional:: atributos

#include <nn_ops.h>

Configuradores de atributos opcionales para FractionalMaxPool .

Resumen

Atributos públicos

deterministic_ = false
bool
overlapping_ = false
bool
pseudo_random_ = false
bool
seed2_ = 0
int64
seed_ = 0
int64

Funciones públicas

Deterministic (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Cuando se establece en True, se utilizará una región de agrupación fija al iterar sobre un nodo FractionalMaxPool en el gráfico de cálculo.
Overlapping (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Cuando se establece en Verdadero, significa que al realizar la agrupación, ambas celdas utilizan los valores en el límite de las celdas de agrupación adyacentes.
PseudoRandom (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Cuando se establece en Verdadero, genera la secuencia de agrupación de forma pseudoaleatoria; de lo contrario, de forma aleatoria.
Seed (int64 x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Si seed o seed2 se configuran como distintos de cero, el generador de números aleatorios se siembra con la semilla dada.
Seed2 (int64 x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Una segunda semilla para evitar la colisión de semillas.

Atributos públicos

determinista_

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

superposición_

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

pseudo_aleatorio_

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

semilla2_

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

semilla_

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

Funciones públicas

determinista

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

Cuando se establece en True, se utilizará una región de agrupación fija al iterar sobre un nodo FractionalMaxPool en el gráfico de cálculo.

Se utiliza principalmente en pruebas unitarias para hacer que FractionalMaxPool sea determinista.

El valor predeterminado es falso

superpuestas

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

Cuando se establece en Verdadero, significa que al realizar la agrupación, ambas celdas utilizan los valores en el límite de las celdas de agrupación adyacentes.

Por ejemplo:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

Si la secuencia de agrupación es [0, 2, 4], entonces 16, en el índice 2, se usará dos veces. El resultado sería [20, 16] para la agrupación máxima fraccionaria.

El valor predeterminado es falso

Pseudoaleatorio

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

Cuando se establece en Verdadero, genera la secuencia de agrupación de forma pseudoaleatoria; en caso contrario, de forma aleatoria.

Consulte el artículo de Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling para conocer la diferencia entre pseudoaleatorio y aleatorio.

El valor predeterminado es falso

Semilla

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

Si seed o seed2 se configuran como distintos de cero, el generador de números aleatorios se siembra con la semilla dada.

De lo contrario, se siembra con una semilla aleatoria.

Por defecto es 0

Semilla2

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

Una segunda semilla para evitar la colisión de semillas.

Por defecto es 0