텐서플로우:: 작전:: 전환2D:: 속성

#include <nn_ops.h>

Conv2D 용 선택적 속성 설정자.

요약

공개 속성

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

공공 기능

DataFormat (StringPiece x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
입력 및 출력 데이터의 데이터 형식을 지정합니다.
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
길이가 4인 1차원 텐서.
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
padding 이 "EXPLICIT" 인 경우 명시적인 패딩 양 목록입니다.
UseCudnnOnGpu (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
기본값은 true입니다.

공개 속성

데이터_형식_ 

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

확장_ 

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

명시적_패딩_ 

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

use_cudnn_on_gpu_ 

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

공공 기능

데이터형식

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

입력 및 출력 데이터의 데이터 형식을 지정합니다.

기본 형식인 "NHWC"를 사용하면 데이터가 [배치, 높이, 너비, 채널] 순서로 저장됩니다. 또는 형식은 [배치, 채널, 높이, 너비]의 데이터 저장 순서인 "NCHW"일 수 있습니다.

기본값은 'NHWC'입니다.

팽창

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

길이가 4인 1차원 텐서.

input 의 각 차원에 대한 확장 인자입니다. k > 1로 설정되면 해당 차원의 각 필터 요소 사이에 k-1개의 건너뛴 셀이 있게 됩니다. 차원 순서는 data_format 값에 따라 결정됩니다. 자세한 내용은 위를 참조하세요. 배치 차원과 깊이 차원의 팽창은 1이어야 합니다.

기본값은 [1, 1, 1, 1]입니다.

명시적 패딩

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

padding 이 "EXPLICIT" 인 경우 명시적인 패딩 양 목록입니다.

i번째 차원의 경우 차원 앞뒤에 삽입된 패딩 양은 각각 explicit_paddings[2 * i] 및 explicit_paddings[2 * i + 1] 입니다. padding "EXPLICIT" 가 아닌 경우, explicit_paddings 비어 있어야 합니다.

기본값은 []

사용CudnnOnGpu

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

기본값은 true입니다.