Conv3dBackpropInput

Conv3dBackpropInput kelas akhir publik

Menghitung gradien konvolusi 3-D sehubungan dengan masukan.

Kelas Bersarang

kelas

Conv3dBackpropInput.Options

Atribut opsional untuk Conv3dBackpropInput

Konstanta

Rangkaian

OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

Keluaran <U>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
statis <U memperluas TNumber > Conv3dBackpropInput <U>	buat ( Lingkup cakupan , Operan <? extends TNumber > inputSizes, Filter Operan <U>, Operan <U> outBackprop, Langkah Daftar<Panjang>, Bantalan string, Opsi... opsi) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi Conv3dBackpropInput baru.
Conv3dBackpropInput.Options statis	format data (Format data string)
Conv3dBackpropInput.Options statis	dilatasi (Daftar<Panjang> dilatasi)
Keluaran <U>	keluaran ()

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.RawOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu Operation .
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.op.Op

Lingkungan Eksekusi abstrak	env () Kembalikan lingkungan eksekusi tempat operasi ini dibuat.
Operasi abstrak	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu Operation .

Dari antarmuka org.tensorflow.Operand

Abstrak Keluaran <U memperluas TNumber >	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
abstrak U memperluas TNomber	sebagai Tensor () Mengembalikan tensor pada operan ini.
Bentuk abstrak	membentuk () Mengembalikan bentuk tensor (yang mungkin diketahui sebagian) yang dirujuk oleh Output operan ini.
Kelas abstrak<U extends TNumber >	jenis () Mengembalikan tipe tensor operan ini

Dari antarmuka org.tensorflow.ndarray.Shaped

abstrak ke dalam	peringkat ()
Bentuk abstrak	membentuk ()
abstrak panjang	ukuran () Menghitung dan mengembalikan ukuran total wadah ini, dalam jumlah nilai.

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "Conv3DBackpropInputV2"

Metode Publik

Keluaran publik <U> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static Conv3dBackpropInput <U> buat ( Lingkup cakupan , Operan <? extends TNumber > inputSizes, filter Operan <U>, Operan <U> outBackprop, Langkah Daftar<Panjang>, Bantalan string, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi Conv3dBackpropInput baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
ukuran masukan	Vektor bilangan bulat yang mewakili bentuk tensor `input`, dengan `input` adalah tensor `[batch, depth, row, cols, in_channels]` 5-D.
Saring	Bentuk `[kedalaman, baris, kolom, saluran_masuk, saluran_keluar]`. `in_channels` harus cocok antara `input` dan `filter`.
keluarBackprop	Sinyal backprop berbentuk `[batch, out_ depth, out_rows, out_cols, out_channels]`.
langkah	Tensor 1-D dengan panjang 5. Langkah jendela geser untuk setiap dimensi `input`. Harus memiliki `langkah[0] = langkah[4] = 1`.
lapisan	Jenis algoritma padding yang akan digunakan.
pilihan	membawa nilai atribut opsional

Kembali

• contoh baru dari Conv3dBackpropInput

Conv3dBackpropInput.Options dataFormat statis publik (String dataFormat)

Parameter

format data	Format data data masukan dan keluaran. Dengan format default "NDHWC", data disimpan dalam urutan: [batch, in_ depth, in_height, in_width, in_channels]. Alternatifnya, formatnya bisa "NCDHW", urutan penyimpanan datanya adalah: [batch, in_channels, in_ depth, in_height, in_width].

pelebaran Conv3dBackpropInput.Options statis publik (Daftar<Panjang> pelebaran)

Parameter

pelebaran	Tensor 1-D dengan panjang 5. Faktor dilatasi untuk setiap dimensi `input`. Jika diatur ke k > 1, akan ada k-1 sel yang dilewati di antara setiap elemen filter pada dimensi tersebut. Urutan dimensi ditentukan oleh nilai `data_format`, lihat di atas untuk detailnya. Pelebaran dalam dimensi batch dan kedalaman harus 1.

Keluaran publik <U> keluaran ()