Conv2dBackpropInput public final class
Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada.
Clases anidadas
| clase | Conv2dBackpropInput.Options | Los atributos opcionales para Conv2dBackpropInput | |
Constantes
| Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos públicos
| Salida <T> | asOutput () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
| estática <T se extiende TNumber > Conv2dBackpropInput <T> | |
| estáticas Conv2dBackpropInput.Options | dataFormat (String dataFormat) |
| estáticas Conv2dBackpropInput.Options | dilataciones (List <Larga> dilataciones) |
| estáticas Conv2dBackpropInput.Options | explicitPaddings (List <Larga> explicitPaddings) |
| Salida <T> | salida () 4-D con forma `[lote, in_height, in_width, in_channels]`. |
| estáticas Conv2dBackpropInput.Options | useCudnnOnGpu (Boolean useCudnnOnGpu) |
Métodos heredados
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Valor constante: "Conv2DBackpropInput"
Métodos públicos
pública de salida <T> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
public static Conv2dBackpropInput <T> crear ( Alcance alcance, operando < TInt32 > inputSizes, operando <T> filtro, operando <T> outBackprop, List <Larga> zancadas, relleno de cuerdas, Opciones ... Opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación Conv2dBackpropInput.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| inputSizes | Un vector entero que representa la forma de `input`, donde` input` es un tensor 4-D `[lote, alto, ancho, canales]`. |
| filtrar | 4-D con forma `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`. |
| outBackprop | 4-D con forma `[lote, out_height, out_width, out_channels]`. Los gradientes representan la salida de la convolución. |
| zancadas | El paso de la ventana deslizante para cada dimensión de la entrada de la convolución. Debe estar en el mismo orden que la dimensión especificada con formato. |
| relleno | El tipo de algoritmo de relleno que se utilizará. |
| opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de Conv2dBackpropInput
public static Conv2dBackpropInput.Options dataFormat (String dataFormat)
Parámetros
| formato de datos | Especifique el formato de datos de los datos de entrada y salida. Con el formato predeterminado "NHWC", los datos se almacenan en el orden de: [lote, in_height, in_width, in_channels]. Alternativamente, el formato podría ser "NCHW", el orden de almacenamiento de datos de: [batch, in_channels, in_height, in_width]. |
|---|
públicas estáticas Conv2dBackpropInput.Options dilataciones (List <Larga> dilataciones)
Parámetros
| dilataciones | Tensor 1-D de longitud 4. El factor de dilatación para cada dimensión de "entrada". Si se establece en k> 1, habrá k-1 celdas omitidas entre cada elemento de filtro en esa dimensión. El orden de las dimensiones está determinado por el valor de `data_format`; consulte más arriba para obtener más detalles. Las dilataciones en el lote y las dimensiones de profundidad deben ser 1. |
|---|
públicas estáticas Conv2dBackpropInput.Options explicitPaddings (List <Larga> explicitPaddings)
Parámetros
| ExplícitoPaddings | Si `padding` es` "EXPLICIT" `, la lista de cantidades de relleno explícitas. Para la i-ésima dimensión, la cantidad de relleno insertado antes y después de la dimensión es "explanadas_explícitas [2 * i]" y "alfombras_explícitas [2 * i + 1]", respectivamente. Si `padding` no es` "EXPLICIT" `,` explicit_paddings` debe estar vacío. |
|---|
pública de salida <T> salida ()
4-D con forma `[lote, in_height, in_width, in_channels]`. Gradiente con la entrada de la convolución.