classe final pública Conv2dBackpropInput
Calcula os gradientes de convolução em relação à entrada.
Classes aninhadas
| aula | Conv2dBackpropInput.Options | Atributos opcionais para Conv2dBackpropInput | |
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 > Conv2dBackpropInput <T> | |
| Conv2dBackpropInput.Options estático | dataFormat (String dataFormat) |
| Conv2dBackpropInput.Options estático | dilatações (List<Long> dilatações) |
| Conv2dBackpropInput.Options estático | explicitPaddings (Lista<Long> explicitPaddings) |
| Saída <T> | saída () 4-D com forma `[batch, in_height, in_width, in_channels]`. |
| Conv2dBackpropInput.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: "Conv2DBackpropInput"
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 Conv2dBackpropInput <T> create ( Escopo do escopo , Operando < TInt32 > inputSizes, Operando <T> filtro, Operando <T> outBackprop, List<Long> strides, String padding, Options... options)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação Conv2dBackpropInput.
Parâmetros
| escopo | escopo atual |
|---|---|
| tamanhos de entrada | Um vetor inteiro que representa a forma de `entrada`, onde `entrada` é um tensor 4-D `[lote, altura, largura, canais]`. |
| filtro | 4-D com forma `[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 Conv2dBackpropInput
público estático Conv2dBackpropInput.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 Conv2dBackpropInput.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 Conv2dBackpropInput.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 `[batch, in_height, in_width, in_channels]`. Gradiente em relação à entrada da convolução.