Conv2dBackpropFilter

classe final pública Conv2dBackpropFilter

Calcula os gradientes de convolução em relação ao filtro.

Classes aninhadas

aula Conv2dBackpropFilter.Options Atributos opcionais para Conv2dBackpropFilter

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 > Conv2dBackpropFilter <T>
create (escopo do escopo , entrada do operando <T>, operando < TInt32 > filterSizes, operando <T> outBackprop, passos da lista<longa>, preenchimento de string, opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação Conv2dBackpropFilter.
Conv2dBackpropFilter.Options estático
dataFormat (String dataFormat)
Conv2dBackpropFilter.Options estático
dilatações (List<Long> dilatações)
Conv2dBackpropFilter.Options estático
explicitPaddings (Lista<Long> explicitPaddings)
Saída <T>
saída ()
4-D com forma `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`.
Conv2dBackpropFilter.Options estático
useCudnnOnGpu (booleano useCudnnOnGpu)

Métodos herdados

Constantes

String final estática pública OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Valor constante: "Conv2DBackpropFilter"

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 Conv2dBackpropFilter <T> create ( Escopo do escopo , Operando <T> entrada, Operando < TInt32 > filterSizes, Operando <T> outBackprop, List<Long> strides, String padding, Options... options)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação Conv2dBackpropFilter.

Parâmetros
escopo escopo atual
entrada 4-D com forma `[batch, in_height, in_width, in_channels]`.
tamanhos de filtro Um vetor inteiro que representa a forma do tensor de `filter`, onde `filter` é um tensor 4-D `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`.
outBackprop 4-D com forma `[lote, out_height, out_width, out_channels]`. Os gradientes representam a saída da convolução.
avanços O avanço da janela deslizante para cada dimensão da entrada da convolução. Deve estar na mesma ordem que a dimensão especificada com formato.
preenchimento O tipo de algoritmo de preenchimento a ser usado.
opções carrega valores de atributos opcionais
Devoluções
  • uma nova instância de Conv2dBackpropFilter

público estático Conv2dBackpropFilter.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].

dilatações públicas estáticas de Conv2dBackpropFilter.Options (dilatações de List<Long>)

Parâmetros
dilatações Tensor 1-D de comprimento 4. O fator de dilatação para cada dimensão de `entrada`. Se definido como k > 1, haverá k-1 células ignoradas entre cada elemento de filtro nessa dimensão. A ordem das dimensões é determinada pelo valor de `data_format`, veja detalhes acima. As dilatações nas dimensões do lote e profundidade devem ser 1.

public static Conv2dBackpropFilter.Options explicitPaddings (List<Long> explicitPaddings)

Parâmetros
explícitoPaddings Se `padding` for `"EXPLICIT"`, a lista de valores de preenchimento explícitos. Para a i-ésima dimensão, a quantidade de preenchimento inserida antes e depois da dimensão é `explicit_paddings[2 * i]` e `explicit_paddings[2 * i + 1]`, respectivamente. Se `padding` não for `"EXPLICIT"`, `explicit_paddings` deve estar vazio.

Saída pública <T> saída ()

4-D com forma `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`. Gradiente em relação à entrada `filter` da convolução.

public static Conv2dBackpropFilter.Options useCudnnOnGpu (booleano useCudnnOnGpu)