DepthwiseConv2dNativeBackpropInput

kelas akhir publik DepthwiseConv2dNativeBackpropInput

Menghitung gradien konvolusi mendalam sehubungan dengan masukan.

Kelas Bersarang

kelas DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options Atribut opsional untuk DepthwiseConv2dNativeBackpropInput

Konstanta

Rangkaian OP_NAME Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

Keluaran <T>
sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
statis <T memperluas TNumber > DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T>
buat ( Lingkup lingkup, Operand < TInt32 > inputSizes, Operand <T> filter, Operand <T> outBackprop, Daftar<Panjang> langkah, String padding, Opsi... pilihan)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi DepthwiseConv2dNativeBackpropInput baru.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options statis
format data (Format data string)
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options statis
dilatasi (Daftar<Panjang> dilatasi)
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options statis
eksplisitPaddings (Daftar<Panjang> eksplisitPaddings)
Keluaran <T>
keluaran ()
4-D dengan bentuk sesuai `data_format`.

Metode Warisan

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "DepthwiseConv2dNativeBackpropInput"

Metode Publik

Keluaran publik <T> 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 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T> buat ( Cakupan cakupan , Operan < TInt32 > inputSizes, filter Operan <T>, Operan <T> outBackprop, Langkah Daftar<Panjang>, Bantalan string, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi DepthwiseConv2dNativeBackpropInput baru.

Parameter
cakupan ruang lingkup saat ini
ukuran masukan Vektor bilangan bulat yang mewakili bentuk `input`, berdasarkan `format_data`. Misalnya, jika `data_format` adalah 'NHWC' maka `input` adalah tensor `[batch, tinggi, lebar, saluran]` 4-D.
Saring 4-D dengan bentuk `[filter_height, filter_width, in_channels, depthwise_multiplier]`.
keluarBackprop 4-D dengan bentuk berdasarkan `data_format`. Misalnya, jika `format_data` adalah 'NHWC' maka bentuk out_backprop adalah `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Gradien menentukan keluaran konvolusi.
langkah Langkah jendela geser untuk setiap dimensi masukan konvolusi.
lapisan Jenis algoritma padding yang akan digunakan.
pilihan membawa nilai atribut opsional
Kembali
  • contoh baru dari DepthwiseConv2dNativeBackpropInput

public static DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options dataFormat (String dataFormat)

Parameter
format data Tentukan format data data masukan dan keluaran. Dengan format default "NHWC", data disimpan dalam urutan: [batch, tinggi, lebar, saluran]. Alternatifnya, formatnya bisa berupa "NCHW", urutan penyimpanan data: [batch, saluran, tinggi, lebar].

pelebaran DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options statis publik (pelebaran Daftar<Panjang>)

Parameter
pelebaran Tensor 1-D dengan panjang 4. 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.

public static DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options eksplisitPaddings (Daftar<Panjang> eksplisitPaddings)

Keluaran publik <T> keluaran ()

4-D dengan bentuk sesuai `data_format`. Misalnya, jika `format_data` adalah 'NHWC', bentuk keluarannya adalah `[batch, in_height, in_width, in_channels]`. Gradien menulis masukan konvolusi.