Conv3dBackpropInput.Options
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
विरासत में मिली विधियाँ
कक्षा java.lang.Object से | बूलियन | बराबर (ऑब्जेक्ट arg0) |
| अंतिम कक्षा<?> | गेटक्लास () |
| int यहाँ | हैश कोड () |
| अंतिम शून्य | सूचित करें () |
| अंतिम शून्य | सभी को सूचित करें () |
| डोरी | स्ट्रिंग () |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1) |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0) |
| अंतिम शून्य | इंतज़ार () |
सार्वजनिक तरीके
पैरामीटर
| डेटा स्वरूप | इनपुट और आउटपुट डेटा का डेटा प्रारूप। डिफ़ॉल्ट प्रारूप "एनडीएचडब्ल्यूसी" के साथ, डेटा को इस क्रम में संग्रहीत किया जाता है: [बैच, इन_डेप्थ, इन_हाइट, इन_विड्थ, इन_चैनल्स]। वैकल्पिक रूप से, प्रारूप "एनसीडीएचडब्ल्यू" हो सकता है, डेटा भंडारण क्रम है: [बैच, इन_चैनल्स, इन_डेप्थ, इन_हाइट, इन_विड्थ]। |
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पैरामीटर
| फैलाव | लंबाई का 1-डी टेंसर 5. 'इनपुट' के प्रत्येक आयाम के लिए फैलाव कारक। यदि k > 1 पर सेट किया जाता है, तो उस आयाम पर प्रत्येक फ़िल्टर तत्व के बीच k-1 छोड़ी गई कोशिकाएँ होंगी। आयाम क्रम `data_format` के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए ऊपर देखें। बैच में फैलाव और गहराई आयाम 1 होना चाहिए। |
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आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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|-----------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|"]]
