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Conv3dBackpropInput.Options
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Métodos herdados
Da classe java.lang.Object | boleano | equals (arg0 Object) |
| aula final <?> | getClass () |
| int | hashCode () |
| vazio final | notificar () |
| vazio final | notifyAll () |
| Fragmento | toString () |
| vazio final | wait (longa arg0, int arg1) |
| vazio final | wait (arg0 de comprimento) |
| vazio final | wait () |
Métodos Públicos
Parâmetros
| formato de dados | O formato dos dados de entrada e saída. Com o formato padrão "NDHWC", os dados são armazenados na ordem de: [batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels]. Alternativamente, o formato poderia ser "NCDHW", a ordem de armazenamento de dados é: [lote, in_channels, in_depth, in_height, in_width]. |
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Parâmetros
| dilatações | Tensor 1-D de comprimento 5. 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 acima para detalhes. As dilatações nas dimensões do lote e da profundidade devem ser 1. |
|---|
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Última atualização 2021-11-29 UTC.
[null,null,["Última atualização 2021-11-29 UTC."],[],[],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|-----------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|"]]
