AvgPoolGrad

publiczna klasa końcowa AvgPoolGrad

Oblicza gradienty średniej funkcji łączenia.

Klasy zagnieżdżone

klasa Opcje AvgPoolGrad Opcjonalne atrybuty dla AvgPoolGrad

Stałe

Strunowy OP_NAME Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow

Metody publiczne

Wyjście <T>
jako wyjście ()
Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
statyczny <T rozszerza TNumber > AvgPoolGrad <T>
utwórz ( Zakres zakresu, Operand < TInt32 > origInputShape, Operand <T> grad, List<Long> ksize, List<Long> kroki, Dopełnienie ciągu, Opcje... opcje)
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację AvgPoolGrad.
statyczne opcje AvgPoolGrad
dataFormat (Format danych ciągu)
Wyjście <T>
wyjście ()
4-D.

Metody dziedziczone

Stałe

publiczny statyczny końcowy ciąg znaków OP_NAME

Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow

Wartość stała: „AvgPoolGrad”

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 AvgPoolGrad <T> create ( Zakres zakresu, Operand < TInt32 > origInputShape, Operand <T> grad, List<Long> ksize, List<Long> kroki, Dopełnienie ciągu, Opcje... opcje)

Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację AvgPoolGrad.

Parametry
zakres aktualny zakres
origInputShape 1-D. Kształt oryginalnego wejścia do `avg_pool`.
absolwent 4-D o kształcie „[partia, wysokość, szerokość, kanały]”. Gradienty stanowią wynik `avg_pool`.
ksize Rozmiar okna przesuwnego dla każdego wymiaru wejścia.
kroki Krok przesuwanego okna dla każdego wymiaru danych wejściowych.
wyściółka Typ algorytmu dopełniania, który ma zostać użyty.
opcje przenosi opcjonalne wartości atrybutów
Zwroty
  • nowa instancja AvgPoolGrad

publiczny statyczny AvgPoolGrad.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 wyjście <T> wyjście ()

4-D. Gradienty są zapisane na wejściu `avg_pool`.