Conv3dBackpropFilter

パブリック最終クラスConv3dBackpropFilter

フィルターに関する 3-D 畳み込みの勾配を計算します。

ネストされたクラス

クラスConv3dBackpropFilter.Options Conv3dBackpropFilterのオプションの属性

定数

OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
static <T extends TNumber > Conv3dBackpropFilter <T>
create (スコープscope、オペランド<T>input、オペランド<TInt32> filterSizes、オペランド<T>outBackprop、List<Long>ストライド、文字列パディング、オプション...オプション)
新しい Conv3dBackpropFilter オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
静的Conv3dBackpropFilter.Options
dataFormat (文字列データ形式)
静的Conv3dBackpropFilter.Options
拡張(List<Long> 拡張)
出力<T>

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "Conv3DBackpropFilterV2"

パブリックメソッド

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static Conv3dBackpropFilter <T> create (スコープスコープ、オペランド<T> 入力、オペランド< TInt32 > filterSizes、オペランド<T> outBackprop、リスト<Long> ストライド、文字列パディング、オプション...オプション)

新しい Conv3dBackpropFilter オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
入力`[バッチ、深さ、行数、列数、チャンネル内]` を整形します。
フィルターサイズ`filter` のテンソル形状を表す整数ベクトル。ここで、`filter` は 5 次元の `[filter_ Depth, filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]` テンソルです。
アウトバックプロップ形状 `[batch, out_ Depth, out_rows, out_cols, out_channels]` のバックプロップ信号。
歩幅長さ 5 の 1 次元テンソル。「input」の各次元のスライディング ウィンドウのストライド。 `strides[0] = strides[4] = 1` でなければなりません。
パディング使用するパディングアルゴリズムのタイプ。
オプションオプションの属性値を持ちます
戻り値
  • Conv3dBackpropFilter の新しいインスタンス

public static Conv3dBackpropFilter.Options dataFormat (String dataFormat)

パラメーター
データ形式入力データと出力データのデータ形式。デフォルトの形式「NDHWC」では、データは[バッチ、深さ、高さ、幅、チャネル]の順に保存されます。あるいは、形式を「NCDHW」にすることもでき、データの保存順序は [batch、in_channels、in_ Depth、in_height、in_width] になります。

public static Conv3dBackpropFilter.Options拡張(List<Long> 拡張)

パラメーター
拡張長さ 5 の 1 次元テンソル。「入力」の各次元の膨張係数。 k > 1 に設定すると、その次元の各フィルター要素間に k-1 個のスキップされたセルが存在します。次元の順序は「data_format」の値によって決まります。詳細については上記を参照してください。バッチ内の膨張と深さの寸法は 1 である必要があります。

public出力<T>出力()