Conv2d.Options
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継承されたメソッド
クラスjava.lang.Objectから| ブール値 | 等しい(オブジェクト arg0) |
| 最終クラス<?> | getクラス() |
| 整数 | ハッシュコード（） |
| 最後の空白 | 通知する() |
| 最後の空白 | すべて通知() |
| 弦 | toString () |
| 最後の空白 | wait (long arg0, int arg1) |
| 最後の空白 | 待機(長い引数0) |
| 最後の空白 | 待って（） |
パブリックメソッド
パラメーター
| データ形式 | 入出力データのデータ形式を指定します。デフォルトの形式「NHWC」では、データは[バッチ、高さ、幅、チャネル]の順序で保存されます。あるいは、形式を「NCHW」、つまり [バッチ、チャネル、高さ、幅] のデータ保存順序にすることもできます。 |
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パラメーター
| 拡張 | 長さ 4 の 1 次元テンソル。「入力」の各次元の膨張係数。 k > 1 に設定すると、その次元の各フィルター要素間に k-1 個のスキップされたセルが存在します。次元の順序は「data_format」の値によって決まります。詳細については上記を参照してください。バッチ内の膨張と深さの寸法は 1 である必要があります。 |
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public Conv2d.Options ExplicitPaddings (List<Long> ExplicitPaddings)
パラメーター
| 明示的なパディング | `padding` が `"EXPLICIT"` の場合、明示的なパディング量のリスト。 i 番目の次元の場合、次元の前後に挿入されるパディングの量は、それぞれ `explicit_paddings[2 * i]` と `explicit_paddings[2 * i + 1]` です。 `padding` が `"EXPLICIT"` でない場合、`explicit_paddings` は空でなければなりません。 |
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最終更新日 2025-07-26 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-07-26 UTC。"],[],[],null,["# Conv2d.Options\n\npublic static class **Conv2d.Options** \nOptional attributes for [Conv2d](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv2d) \n\n### Public Methods\n\n|--------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Conv2d.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv2d.Options) | [dataFormat](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv2d.Options#dataFormat(java.lang.String))(String dataFormat) |\n| [Conv2d.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv2d.Options) | [dilations](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv2d.Options#dilations(java.util.List\u003cjava.lang.Long\u003e))(List\\\u003cLong\\\u003e dilations) |\n| [Conv2d.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv2d.Options) | [explicitPaddings](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv2d.Options#explicitPaddings(java.util.List\u003cjava.lang.Long\u003e))(List\\\u003cLong\\\u003e explicitPaddings) |\n| [Conv2d.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv2d.Options) | [useCudnnOnGpu](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv2d.Options#useCudnnOnGpu(java.lang.Boolean))(Boolean useCudnnOnGpu) |\n\n### Inherited Methods\n\nFrom class java.lang.Object \n\n|------------------|---------------------------|\n| boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003c?\\\u003e | getClass() |\n| int | hashCode() |\n| final void | notify() |\n| final void | notifyAll() |\n| String | toString() |\n| final void | wait(long arg0, int arg1) |\n| final void | wait(long arg0) |\n| final void | wait() |\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public [Conv2d.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv2d.Options)\n**dataFormat**\n(String dataFormat)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| dataFormat | Specify the data format of the input and output data. With the default format \"NHWC\", the data is stored in the order of: \\[batch, height, width, channels\\]. Alternatively, the format could be \"NCHW\", the data storage order of: \\[batch, channels, height, width\\]. |\n|------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [Conv2d.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv2d.Options)\n**dilations**\n(List\\\u003cLong\\\u003e dilations)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| dilations | 1-D tensor of length 4. The dilation factor for each dimension of \\`input\\`. If set to k \\\u003e 1, there will be k-1 skipped cells between each filter element on that dimension. The dimension order is determined by the value of \\`data_format\\`, see above for details. Dilations in the batch and depth dimensions must be 1. |\n|-----------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [Conv2d.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv2d.Options)\n**explicitPaddings**\n(List\\\u003cLong\\\u003e explicitPaddings)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| explicitPaddings | If \\`padding\\` is \\`\"EXPLICIT\"\\`, the list of explicit padding amounts. For the ith dimension, the amount of padding inserted before and after the dimension is \\`explicit_paddings\\[2 \\* i\\]\\` and \\`explicit_paddings\\[2 \\* i + 1\\]\\`, respectively. If \\`padding\\` is not \\`\"EXPLICIT\"\\`, \\`explicit_paddings\\` must be empty. |\n|------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [Conv2d.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv2d.Options)\n**useCudnnOnGpu**\n(Boolean useCudnnOnGpu)\n\n\u003cbr /\u003e"]]
