Conv2dBackpropFilter

Conv2dBackpropFilter kelas akhir publik

Menghitung gradien konvolusi sehubungan dengan filter.

Kelas Bersarang

kelas

Conv2dBackpropFilter.Opsi

Atribut opsional untuk Conv2dBackpropFilter

Konstanta

Rangkaian

OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

Keluaran <T>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
statis <T memperluas TNumber > Conv2dBackpropFilter <T>	buat ( Lingkup lingkup, masukan Operand <T>, Operand < TInt32 > filterSizes, Operand <T> outBackprop, Langkah Daftar<Panjang>, Bantalan string, Opsi... pilihan) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi Conv2dBackpropFilter baru.
Conv2dBackpropFilter.Options statis	format data (Format data string)
Conv2dBackpropFilter.Options statis	dilatasi (Daftar<Panjang> dilatasi)
Conv2dBackpropFilter.Options statis	eksplisitPaddings (Daftar<Panjang> eksplisitPaddings)
Keluaran <T>	keluaran () 4-D dengan bentuk `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`.
Conv2dBackpropFilter.Options statis	useCudnnOnGpu (Boolean useCudnnOnGpu)

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.RawOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu Operation .
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.op.Op

Lingkungan Eksekusi abstrak	env () Kembalikan lingkungan eksekusi tempat operasi ini dibuat.
Operasi abstrak	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu Operation .

Dari antarmuka org.tensorflow.Operand

keluaran abstrak <T>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
abstrak T	sebagai Tensor () Mengembalikan tensor pada operan ini.
Bentuk abstrak	membentuk () Mengembalikan bentuk tensor (yang mungkin diketahui sebagian) yang dirujuk oleh Output operan ini.
Kelas abstrak<T>	jenis () Mengembalikan tipe tensor operan ini

Dari antarmuka org.tensorflow.ndarray.Shaped

abstrak ke dalam	peringkat ()
Bentuk abstrak	membentuk ()
abstrak panjang	ukuran () Menghitung dan mengembalikan ukuran total wadah ini, dalam jumlah nilai.

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "Conv2DBackpropFilter"

Metode Publik

Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static Conv2dBackpropFilter <T> buat ( Cakupan cakupan , masukan Operan <T>, Operan < TInt32 > filterSizes, Operan <T> outBackprop, Langkah Daftar<Panjang>, Bantalan string, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi Conv2dBackpropFilter baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
memasukkan	4-D dengan bentuk `[batch, in_height, in_width, in_channels]`.
ukuran filter	Vektor bilangan bulat yang mewakili bentuk tensor `filter`, dengan `filter` adalah tensor `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]` 4-D.
keluarBackprop	4-D dengan bentuk `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Gradien menentukan keluaran konvolusi.
langkah	Langkah jendela geser untuk setiap dimensi masukan konvolusi. Harus berada dalam urutan yang sama dengan dimensi yang ditentukan dengan format.
lapisan	Jenis algoritma padding yang akan digunakan.
pilihan	membawa nilai atribut opsional

Kembali

• contoh baru Conv2dBackpropFilter

Conv2dBackpropFilter.Options dataFormat statis publik (String dataFormat)

Parameter

format data	Tentukan format data data masukan dan keluaran. Dengan format default "NHWC", data disimpan dalam urutan: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Alternatifnya, formatnya bisa berupa "NCHW", urutan penyimpanan data: [batch, in_channels, in_height, in_width].

pelebaran Conv2dBackpropFilter.Options statis publik (Daftar<Panjang> pelebaran)

Parameter

pelebaran	Tensor 1-D dengan panjang 4. Faktor dilatasi untuk setiap dimensi `input`. Jika diatur ke k > 1, akan ada k-1 sel yang dilewati di antara setiap elemen filter pada dimensi tersebut. Urutan dimensi ditentukan oleh nilai `data_format`, lihat di atas untuk detailnya. Pelebaran dalam dimensi batch dan kedalaman harus 1.

Conv2dBackpropFilter.Options eksplisitPaddings statis publik (Daftar<Panjang> eksplisitPaddings)

Parameter

paddings eksplisit	Jika `padding` adalah `"EXPLICIT"`, daftar jumlah padding eksplisit. Untuk dimensi ke-i, jumlah padding yang disisipkan sebelum dan sesudah dimensi masing-masing adalah `explicit_paddings[2 * i]` dan `explicit_paddings[2 * i + 1]`. Jika `padding` bukan `"EXPLICIT"`, `explicit_paddings` harus kosong.

Keluaran publik <T> keluaran ()

4-D dengan bentuk `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`. Gradien menulis masukan `filter` konvolusi.

Conv2dBackpropFilter.Opsi statis publik useCudnnOnGpu (Boolean useCudnnOnGpu)