공개 최종 클래스 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput
입력에 대한 깊이별 컨벌루션의 기울기를 계산합니다.
중첩 클래스
수업 | DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options | DepthwiseConv2dNativeBackpropInput 에 대한 선택적 속성 |
상수
끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
static <T는 TNumber를 확장합니다. > DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T> | |
정적 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options | dataFormat (문자열 데이터 형식) |
정적 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options | 확장 (List<Long> 확장) |
정적 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options | licitPaddings (List<Long>explicitPaddings) |
출력 <T> | 출력 () `data_format`에 따른 모양의 4D입니다. |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "DepthwiseConv2dNativeBackpropInput"
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T> 생성 ( 범위 범위, Operand < TInt32 > inputSizes, Operand <T> 필터, Operand <T> outBackprop, List<Long> 보폭, 문자열 패딩, 옵션... 옵션)
새로운 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
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입력 크기 | `data_format`을 기반으로 `입력`의 형태를 나타내는 정수 벡터입니다. 예를 들어 `data_format`이 'NHWC'인 경우 `input`은 4차원 `[batch, height, width,channels]` 텐서입니다. |
필터 | '[filter_height, filter_width, in_channels, 깊이별_곱셈]' 형태의 4D. |
outBackprop | `data_format`을 기반으로 한 모양의 4D입니다. 예를 들어 `data_format`이 'NHWC'인 경우 out_backprop 모양은 `[batch, out_height, out_width, out_channels]`입니다. 그라데이션은 컨볼루션의 출력을 나타냅니다. |
큰 걸음 | 컨볼루션 입력의 각 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 보폭입니다. |
심 | 사용할 패딩 알고리즘 유형입니다. |
옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- DepthwiseConv2dNativeBackpropInput의 새 인스턴스
공개 정적 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options dataFormat (String dataFormat)
매개변수
데이터형식 | 입력 및 출력 데이터의 데이터 형식을 지정합니다. 기본 형식인 "NHWC"를 사용하면 데이터가 [배치, 높이, 너비, 채널] 순서로 저장됩니다. 또는 형식은 [배치, 채널, 높이, 너비]의 데이터 저장 순서인 "NCHW"일 수 있습니다. |
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공개 정적 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options 확장 (List<Long> 확장)
매개변수
확장 | 길이가 4인 1차원 텐서. '입력'의 각 차원에 대한 확장 인자입니다. k > 1로 설정되면 해당 차원의 각 필터 요소 사이에 k-1개의 건너뛴 셀이 있게 됩니다. 측정기준 순서는 `data_format` 값에 따라 결정됩니다. 자세한 내용은 위를 참조하세요. 배치 차원과 깊이 차원의 팽창은 1이어야 합니다. |
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공개 출력 <T> 출력 ()
`data_format`에 따른 모양의 4D입니다. 예를 들어 `data_format`이 'NHWC'인 경우 출력 모양은 `[batch, in_height, in_width, in_channels]`입니다. 컨볼루션의 입력에 대한 그라데이션입니다.