Conv2DBackpropInputV2

publiczna klasa końcowa Conv2DBackpropInputV2

Oblicza gradienty splotu w odniesieniu do danych wejściowych.

Klasy zagnieżdżone

klasa Opcje Conv2DBackpropInputV2 Opcjonalne atrybuty dla Conv2DBackpropInputV2

Metody publiczne

Wyjście <T>
jako wyjście ()
Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
statyczny <T numer rozszerzenia> Conv2DBackpropInputV2 <T>
utwórz (zakres zakresu , argument wejściowy <T>, filtr argumentu <T>, argument <T> outBackprop, kroki List<Long>, dopełnienie ciągu, opcje... opcje)
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację Conv2DBackpropInputV2.
statyczne Conv2DBackpropInputV2.Options
dataFormat (Format danych ciągu)
statyczne Conv2DBackpropInputV2.Options
dylatacje (List<Long> dylatacje)
statyczne Conv2DBackpropInputV2.Options
jawnePaddings (List<Long> jawnePaddings)
Wyjście <T>
wyjście ()
4-D w kształcie `[partia, wysokość_w, szerokość_w, kanały_w_kanałach]`.
statyczne Conv2DBackpropInputV2.Options
useCudnnOnGpu (wartość logiczna useCudnnOnGpu)

Metody dziedziczone

Metody publiczne

publiczne wyjście <T> asOutput ()

Zwraca symboliczny uchwyt tensora.

Dane wejściowe operacji TensorFlow są wynikami innej operacji TensorFlow. Ta metoda służy do uzyskania symbolicznego uchwytu reprezentującego obliczenia danych wejściowych.

public static Conv2DBackpropInputV2 <T> create (zakres zakresu , argument wejściowy <T>, filtr argumentu <T>, argument <T> outBackprop, kroki List<Long>, dopełnienie ciągów, opcje... opcje)

Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację Conv2DBackpropInputV2.

Parametry
zakres aktualny zakres
wejście 4-D w kształcie `[partia, wysokość_w, szerokość_w, kanały_w_kanałach]`. Używany jest tylko kształt tensora.
filtr 4-D o kształcie `[wysokość_filtra, szerokość_filtra, kanały_wchodzące, kanały_wyjściowe]`.
outPodpora tła 4-D o kształcie `[partia, wysokość_zewnętrzna, szerokość_zewnętrzna, kanały_wyjściowe]`. Gradienty stanowią wynik splotu.
kroki Krok przesuwanego okna dla każdego wymiaru wejściowego splotu. Musi być w tej samej kolejności, co wymiar określony w formacie.
wyściółka Typ algorytmu dopełniania, który ma zostać użyty.
opcje przenosi opcjonalne wartości atrybutów
Zwroty
  • nowa instancja Conv2DBackpropInputV2

public static Conv2DBackpropInputV2.Options dataFormat (String dataFormat)

Parametry
Format danych Określ format danych wejściowych i wyjściowych. Przy domyślnym formacie „NHWC” dane są przechowywane w kolejności: [partia, wysokość_in, szerokość_szerokość, liczba_kanałów]. Alternatywnie formatem może być „NCHW”, a kolejność przechowywania danych to: [partia, kanały_w, wysokość_w, szerokość_w.].

publiczne statyczne rozszerzenia Conv2DBackpropInputV2.Options (rozszerzenia List<Long>)

Parametry
dylatacje Tensor 1-D długości 4. Współczynnik dylatacji dla każdego wymiaru „wejściowego”. Jeśli ustawione na k > 1, pomiędzy każdym elementem filtrującym w tym wymiarze zostanie pominiętych komórek k-1. Kolejność wymiarów jest określona przez wartość „data_format”, szczegóły znajdziesz powyżej. Dylatacje w wymiarach partii i głębokości muszą wynosić 1.

public static Conv2DBackpropInputV2.Options jawnePaddings (List<Long> jawnePaddings)

Parametry
wyraźne wyściółki Jeśli „dopełnienie” to „„JAWNE””, lista jawnych ilości dopełnienia. W przypadku i-tego wymiaru wielkość dopełnienia wstawianego przed i po wymiarze wynosi odpowiednio „explicit_paddings[2 * i]” i „explicit_paddings[2 * i + 1]”. Jeśli `wypełnienie` nie jest `"JAWNE"`, `wyraźne_dopełnienie` musi być puste.

publiczne wyjście <T> wyjście ()

4-D w kształcie `[partia, wysokość_w, szerokość_w, kanały_w_kanałach]`. Gradient zapisany na wejściu splotu.

public static Conv2DBackpropInputV2.Options useCudnnOnGpu (boolean useCudnnOnGpu)