Conv3dBackpropInput

सार्वजनिक अंतिम वर्ग Conv3dBackpropInput

इनपुट के संबंध में 3-डी कनवल्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है।

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा

Conv3dBackpropInput.Options

Conv3dBackpropInput के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

स्थिरांक

डोरी

OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <यू>	आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर <U TNumber बढ़ाता है > Conv3dBackpropInput <U>	बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > इनपुट साइज, ऑपरेंड <यू> फिल्टर, ऑपरेंड <यू> आउटबैकप्रॉप, लिस्ट<लॉन्ग> स्ट्राइड्स, स्ट्रिंग पैडिंग, ऑप्शन... विकल्प) एक नया Conv3dBackpropInput ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्थिर Conv3dBackpropInput.Options	डेटाफ़ॉर्मेट (स्ट्रिंग डेटाफ़ॉर्मेट)
स्थिर Conv3dBackpropInput.Options	फैलाव (सूची<लंबा> फैलाव)
आउटपुट <यू>	आउटपुट ()

विरासत में मिली विधियाँ

कक्षा org.tensorflow.op.RawOp से

अंतिम बूलियन	बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक	हैश कोड ()
संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।
अंतिम स्ट्रिंग	स्ट्रिंग ()

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 ()

इंटरफ़ेस से org.tensorflow.op.Op

सार निष्पादन वातावरण	एनवी () उस निष्पादन वातावरण को लौटाएँ जिसमें यह ऑप बनाया गया था।
सार संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।

इंटरफ़ेस org.tensorflow.Operand से

सार आउटपुट <यू टीएनंबर बढ़ाता है >	आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
सार यू टीएनंबर का विस्तार करता है	एस्टेंसर () इस ऑपरेंड पर टेंसर लौटाता है।
अमूर्त आकार	आकार () इस ऑपरेंड के Output द्वारा निर्दिष्ट टेंसर का (संभवतः आंशिक रूप से ज्ञात) आकार लौटाता है।
सार वर्ग<यू टीएनंबर का विस्तार करता है >	प्रकार () इस ऑपरेंड का टेंसर प्रकार लौटाता है

इंटरफ़ेस से org.tensorflow.ndarray.Shaped

सार इंट	पद ()
अमूर्त आकार	आकार ()
अमूर्त लंबा	आकार () इस कंटेनर के कुल आकार की गणना करता है और मानों की संख्या में लौटाता है।

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "Conv3DBackpropInputV2"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट के रूप में ()

टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।

TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक स्थैतिक Conv3dBackpropInput <U> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? विस्तारित TNumber > इनपुट आकार, ऑपरेंड <U> फ़िल्टर, ऑपरेंड <U> आउटबैकप्रॉप, सूची <लंबा> स्ट्राइड्स, स्ट्रिंग पैडिंग, विकल्प... विकल्प)

एक नया Conv3dBackpropInput ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर

दायरा	वर्तमान दायरा
इनपुटआकार	एक पूर्णांक वेक्टर `इनपुट` के टेंसर आकार का प्रतिनिधित्व करता है, जहां `इनपुट` 5-डी `[बैच, गहराई, पंक्तियां, कॉलम, इन_चैनल्स]` टेंसर है।
फ़िल्टर	`[गहराई, पंक्तियाँ, कॉलम, इन_चैनल, आउट_चैनल]` को आकार दें। `in_channels` को `इनपुट` और `फ़िल्टर` के बीच मेल खाना चाहिए।
आउटबैकप्रॉप	आकार का बैकप्रॉप सिग्नल `[बैच, आउट_डेप्थ, आउट_रोज़, आउट_कॉल्स, आउट_चैनल्स]`।
प्रगति	लंबाई का 1-डी टेंसर 5. 'इनपुट' के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो की प्रगति। `स्ट्राइड्स[0] = स्ट्राइड्स[4] = 1` होना चाहिए।
गद्दी	उपयोग करने के लिए पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार.
विकल्प	वैकल्पिक गुण मान रखता है

रिटर्न

• Conv3dBackpropInput का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक Conv3dBackpropInput.Options डेटाफ़ॉर्मेट (स्ट्रिंग डेटाफ़ॉर्मेट)

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]।

सार्वजनिक स्थैतिक Conv3dBackpropInput.Options फैलाव (सूची<लंबा> फैलाव)

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।

सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट ()