Calcula gradientes da função de agrupamento médio.
Classes aninhadas
aula | AvgPoolGrad.Options | Atributos opcionais para AvgPoolGrad |
Constantes
Corda | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow |
Métodos Públicos
Saída <T> | asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor. |
estático <T estende TNumber > AvgPoolGrad <T> | |
AvgPoolGrad.Options estático | dataFormat (String dataFormat) |
Saída <T> | saída () 4-D. |
Métodos herdados
Constantes
String final estática pública OP_NAME
O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow
Métodos Públicos
Saída pública <T> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static AvgPoolGrad <T> create ( Escopo do escopo , Operando < TInt32 > origInputShape, Operando <T> grad, List<Long> ksize, List<Long> strides, String padding, Options... options)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação AvgPoolGrad.
Parâmetros
escopo | escopo atual |
---|---|
origemInputShape | 1-D. Formato da entrada original para `avg_pool`. |
graduado | 4-D com forma `[lote, altura, largura, canais]`. Gradientes escrevem a saída de `avg_pool`. |
tamanho k | O tamanho da janela deslizante para cada dimensão da entrada. |
avanços | O avanço da janela deslizante para cada dimensão da entrada. |
preenchimento | O tipo de algoritmo de preenchimento a ser usado. |
opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância do AvgPoolGrad
público estático AvgPoolGrad.Options dataFormat (String dataFormat)
Parâmetros
formato de dados | Especifique o formato dos dados de entrada e saída. Com o formato padrão "NHWC", os dados são armazenados na ordem de: [lote, in_height, in_width, in_channels]. Alternativamente, o formato pode ser "NCHW", a ordem de armazenamento de dados de: [lote, in_channels, in_height, in_width]. |
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