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flujo tensor:: operaciones:: Conv2DBackpropEntrada:: atributos

#include <nn_ops.h>

Configuradores de atributos opcionales para Conv2DBackpropInput .

Resumen

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

Funciones públicas
`DataFormat (StringPiece x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Especifique el formato de datos de los datos de entrada y salida.
`Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Tensor 1-D de longitud 4.
`ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Si `padding` es `"EXPLICIT"` , la lista de cantidades de relleno explícito.
`UseCudnnOnGpu (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` El valor predeterminado es verdadero.

Atributos públicos

formato_datos_

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

dilataciones_

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

Funciones públicas

formato de datos

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

Especifique el formato de datos de los datos de entrada y salida.

Con el formato predeterminado "NHWC", los datos se almacenan en el orden de: [lote, en_alto, en_ancho, en_canales]. Alternativamente, el formato podría ser "NCHW", el orden de almacenamiento de datos de: [lote, en_canales, en_altura, en_ancho].

El valor predeterminado es "NHWC"

dilataciones

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

Tensor 1-D de longitud 4.

El factor de dilatación para cada dimensión de input . Si se establece en k > 1, se omitirán k-1 celdas entre cada elemento de filtro en esa dimensión. El orden de las dimensiones está determinado por el valor de data_format ; consulte más arriba para obtener más detalles. Las dilataciones en las dimensiones de lote y profundidad deben ser 1.

El valor predeterminado es [1, 1, 1, 1]

Rellenos explícitos

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

Si padding es "EXPLICIT" , la lista de cantidades de relleno explícito.

Para la i-ésima dimensión, la cantidad de relleno insertado antes y después de la dimensión es explicit_paddings[2 * i] y explicit_paddings[2 * i + 1] , respectivamente. Si padding no es "EXPLICIT" , explicit_paddings debe estar vacío.

El valor predeterminado es []

UsarCudnnOnGpu

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

El valor predeterminado es verdadero.