Conv3dBackpropInput.Options
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
الطرق الموروثة
من فئة java.lang.Object | منطقية | يساوي (كائن arg0) |
| الدرجة النهائية<?> | الحصول على كلاس () |
| كثافة العمليات | رمز التجزئة () |
| الفراغ النهائي | إعلام () |
| الفراغ النهائي | إعلام الكل () |
| خيط | إلى سلسلة () |
| الفراغ النهائي | انتظر (طويل arg0، int arg1) |
| الفراغ النهائي | انتظر (طويل arg0) |
| الفراغ النهائي | انتظر () |
الأساليب العامة
حدود
| تنسيق البيانات | تنسيق البيانات للبيانات المدخلة والمخرجة. باستخدام التنسيق الافتراضي "NDHWC"، يتم تخزين البيانات بالترتيب التالي: [دُفعة، عمق، ارتفاع، عرض، قنوات]. وبدلاً من ذلك، يمكن أن يكون التنسيق "NCDHW"، وترتيب تخزين البيانات هو: [batch, in_channels, in_ Deep, in_height, in_width]. |
|---|
حدود
| توسعات | موتر 1-D للطول 5. عامل التمدد لكل بعد من أبعاد "الإدخال". إذا تم التعيين على k > 1، فسيكون هناك خلايا k-1 تم تخطيها بين كل عنصر مرشح في هذا البعد. يتم تحديد ترتيب الأبعاد حسب قيمة "تنسيق_البيانات"، انظر أعلاه للحصول على التفاصيل. يجب أن تكون التوسعات في أبعاد الدفعة والعمق 1. |
|---|
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# Conv3dBackpropInput.Options\n\npublic static class **Conv3dBackpropInput.Options** \nOptional attributes for [Conv3dBackpropInput](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv3dBackpropInput) \n\n### Public Methods\n\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Conv3dBackpropInput.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv3dBackpropInput.Options) | [dataFormat](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv3dBackpropInput.Options#dataFormat(java.lang.String))(String dataFormat) |\n| [Conv3dBackpropInput.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv3dBackpropInput.Options) | [dilations](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv3dBackpropInput.Options#dilations(java.util.List\u003cjava.lang.Long\u003e))(List\\\u003cLong\\\u003e dilations) |\n\n### Inherited Methods\n\nFrom class java.lang.Object \n\n|------------------|---------------------------|\n| boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003c?\\\u003e | getClass() |\n| int | hashCode() |\n| final void | notify() |\n| final void | notifyAll() |\n| String | toString() |\n| final void | wait(long arg0, int arg1) |\n| final void | wait(long arg0) |\n| final void | wait() |\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public [Conv3dBackpropInput.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv3dBackpropInput.Options)\n**dataFormat**\n(String dataFormat)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| dataFormat | The data format of the input and output data. With the default format \"NDHWC\", the data is stored in the order of: \\[batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels\\]. Alternatively, the format could be \"NCDHW\", the data storage order is: \\[batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width\\]. |\n|------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [Conv3dBackpropInput.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/nn/Conv3dBackpropInput.Options)\n**dilations**\n(List\\\u003cLong\\\u003e dilations)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| dilations | 1-D tensor of length 5. The dilation factor for each dimension of \\`input\\`. If set to k \\\u003e 1, there will be k-1 skipped cells between each filter element on that dimension. The dimension order is determined by the value of \\`data_format\\`, see above for details. Dilations in the batch and depth dimensions must be 1. |\n|-----------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|"]]
