टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: Conv2D:: Attrs

#include <nn_ops.h>

Conv2D के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर।

सारांश

सार्वजनिक गुण

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

सार्वजनिक समारोह

DataFormat (StringPiece x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
इनपुट और आउटपुट डेटा का डेटा प्रारूप निर्दिष्ट करें।
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
लंबाई का 1-डी टेंसर 4.
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
यदि padding "EXPLICIT" है, तो स्पष्ट पैडिंग राशियों की सूची।
UseCudnnOnGpu (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
डिफ़ॉल्ट सत्य पर.

सार्वजनिक गुण

डेटा_प्रारूप_ 

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

फैलाव_ 

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

स्पष्ट_पैडिंग्स_ 

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

उपयोग_cudnn_on_gpu_ 

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

सार्वजनिक समारोह

डेटाफ़ॉर्मेट

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

इनपुट और आउटपुट डेटा का डेटा प्रारूप निर्दिष्ट करें।

डिफ़ॉल्ट प्रारूप "एनएचडब्ल्यूसी" के साथ, डेटा को इस क्रम में संग्रहीत किया जाता है: [बैच, ऊंचाई, चौड़ाई, चैनल]। वैकल्पिक रूप से, प्रारूप "एनसीएचडब्ल्यू" हो सकता है, डेटा भंडारण क्रम: [बैच, चैनल, ऊंचाई, चौड़ाई]।

डिफ़ॉल्ट रूप से "एनएचडब्ल्यूसी"

फैलाव

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

लंबाई का 1-डी टेंसर 4.

input के प्रत्येक आयाम के लिए फैलाव कारक। यदि k > 1 पर सेट किया जाता है, तो उस आयाम पर प्रत्येक फ़िल्टर तत्व के बीच k-1 छोड़ी गई कोशिकाएँ होंगी। आयाम क्रम data_format के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए ऊपर देखें। बैच में फैलाव और गहराई आयाम 1 होना चाहिए।

[1, 1, 1, 1] पर डिफ़ॉल्ट

स्पष्टपैडिंग्स

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

यदि padding "EXPLICIT" है, तो स्पष्ट पैडिंग राशियों की सूची।

Iवें आयाम के लिए, आयाम से पहले और बाद में डाली गई पैडिंग की मात्रा क्रमशः explicit_paddings[2 * i] और explicit_paddings[2 * i + 1] है। यदि padding "EXPLICIT" नहीं है, तो explicit_paddings खाली होनी चाहिए।

डिफ़ॉल्ट रूप से []

CudnnOnGpu का उपयोग करें

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

डिफ़ॉल्ट सत्य पर.