Conv2dBackpropInput

Conv2dBackpropInput คลาสสุดท้ายสาธารณะ

คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดโดยคำนึงถึงอินพุต

คลาสที่ซ้อนกัน

ระดับ Conv2dBackpropInput.ตัวเลือก แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Conv2dBackpropInput

ค่าคงที่

สตริง OP_NAME ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

วิธีการสาธารณะ

เอาท์พุต <T>
เป็นเอาท์พุต ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
คงที่ <T ขยาย TNumber > Conv2dBackpropInput <T>
สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ < TInt32 > inputSizes ตัวดำเนินการ <T> ตัวกรอง ตัวดำเนินการ <T> outBackprop, รายการ <Long> ก้าวย่าง, การขยายสตริง, ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ Conv2dBackpropInput ใหม่
Conv2dBackpropInput.Options แบบคงที่
dataFormat (สตริง dataFormat)
Conv2dBackpropInput.Options แบบคงที่
การขยาย (รายการ<Long> การขยาย)
Conv2dBackpropInput.Options แบบคงที่
explarPaddings (รายการ <Long> explarPaddings)
เอาท์พุต <T>
เอาท์พุท ()
4-D ที่มีรูปร่าง `[แบทช์, in_height, in_width, in_channels]`
Conv2dBackpropInput.Options แบบคงที่
useCudnnOnGpu (การใช้บูลีน CudnnOnGpu)

วิธีการสืบทอด

ค่าคงที่

สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME

ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

ค่าคงที่: "Conv2DBackpropInput"

วิธีการสาธารณะ

เอาท์ พุท สาธารณะ <T> asOutput ()

ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์

อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต

สร้าง Conv2dBackpropInput <T> แบบคงที่สาธารณะ (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ < TInt32 > ขนาดอินพุต, ตัวดำเนินการ <T> ตัวกรอง, ตัวดำเนินการ <T> outBackprop, รายการ <ยาว> ก้าว, การขยายสตริง, ตัวเลือก... ตัวเลือก)

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ Conv2dBackpropInput ใหม่

พารามิเตอร์
ขอบเขต ขอบเขตปัจจุบัน
ขนาดอินพุต เวกเตอร์จำนวนเต็มที่แสดงรูปร่างของ "อินพุต" โดยที่ "อินพุต" คือเทนเซอร์ `[แบทช์ ความสูง ความกว้าง ช่อง]` แบบ 4 มิติ
กรอง 4-D ที่มีรูปร่าง `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`
outBackprop 4-D ที่มีรูปร่าง `[แบทช์, out_height, out_width, out_channels]` การไล่ระดับสีจะแสดงผลลัพธ์ของการบิด
ความก้าวหน้า การก้าวของหน้าต่างบานเลื่อนสำหรับแต่ละมิติของการป้อนข้อมูลของการบิด ต้องอยู่ในลำดับเดียวกันกับมิติที่ระบุด้วยรูปแบบ
การขยายความ ประเภทของอัลกอริธึมการเติมที่จะใช้
ตัวเลือก มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก
การส่งคืน
  • อินสแตนซ์ใหม่ของ Conv2dBackpropInput

สาธารณะ Conv2dBackpropInput.Options dataFormat แบบคงที่ (String dataFormat)

พารามิเตอร์
ข้อมูลรูปแบบ ระบุรูปแบบข้อมูลของข้อมูลอินพุตและเอาต์พุต ด้วยรูปแบบเริ่มต้น "NHWC" ข้อมูลจะถูกจัดเก็บตามลำดับ: [batch, in_height, in_width, in_channels] หรืออีกทางหนึ่ง รูปแบบอาจเป็น "NCHW" ซึ่งเป็นลำดับการจัดเก็บข้อมูลเป็น: [batch, in_channels, in_height, in_width]

การขยาย Conv2dBackpropInput.Options แบบคงที่สาธารณะ (การขยายรายการ <ยาว>)

พารามิเตอร์
การขยาย เทนเซอร์ 1-D ที่มีความยาว 4 ปัจจัยการขยายสำหรับแต่ละมิติของ "อินพุต" หากตั้งค่าเป็น k > 1 จะมีเซลล์ที่ข้าม k-1 ระหว่างองค์ประกอบตัวกรองแต่ละรายการในมิตินั้น ลำดับมิติจะกำหนดโดยค่าของ `data_format` โปรดดูรายละเอียดด้านบน การขยายขนาดแบทช์และความลึกต้องเป็น 1

Conv2dBackpropInput.Options สาธารณะคงที่อย่าง ชัดเจน Paddings (รายการ <ยาว> ชัดเจน Paddings)

พารามิเตอร์
ชัดเจนPaddings หาก `padding` เป็น `"EXPLICIT"` รายการของจำนวน padding ที่ชัดเจน สำหรับมิติที่ 3 จำนวนช่องว่างภายในที่แทรกก่อนและหลังมิติคือ `explicit_paddings[2 * i]` และ `explicit_paddings[2 * i + 1]` ตามลำดับ หาก `padding` ไม่ใช่ `"EXPLICIT"` `explicit_paddings` จะต้องเว้นว่างไว้

เอาท์พุท สาธารณะ <T> เอาท์พุท ()

4-D ที่มีรูปร่าง `[แบทช์, in_height, in_width, in_channels]` การไล่ระดับสีจะป้อนข้อมูลของการบิด

Conv2dBackpropInput.Options แบบคงที่สาธารณะ useCudnnOnGpu (useCudnnOnGpu แบบบูลีน)