Calcula gradientes da função de agrupamento médio.
Classes aninhadas
classe | AvgPoolGrad.Options | Atributos opcionais para AvgPoolGrad |
Constantes
Fragmento | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow |
Métodos Públicos
Output <T> | asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor. |
estática <T estende TNumber > AvgPoolGrad <T> | |
estáticos AvgPoolGrad.Options | dataFormat (String dataFormat) |
Output <T> | saída () 4-D. |
Métodos herdados
Constantes
nome_op final String public static
O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow
Métodos Públicos
pública Output <T> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
As entradas para as 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 ( Scope escopo, Operando < TInt32 > origInputShape, Operando <T> grad, List <longo> ksize, List <longo> avanços, String preenchimento, Options ... Opções)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação AvgPoolGrad.
Parâmetros
alcance | escopo atual |
---|---|
origInputShape | 1-D. Forma da entrada original para `avg_pool`. |
grad | 4-D com forma `[lote, altura, largura, canais]`. Os gradientes gravam a saída de `avg_pool`. |
ksize | O tamanho da janela deslizante para cada dimensão da entrada. |
passos largos | A distância 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 de AvgPoolGrad
public static 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: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Alternativamente, o formato poderia ser "NCHW", a ordem de armazenamento de dados de: [lote, in_channels, in_height, in_width]. |
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