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DepthwiseConv2dNativeBackpropInput

공개 최종 클래스 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput

입력에 대한 깊이별 컨벌루션의 기울기를 계산합니다.

수업 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options DepthwiseConv2dNativeBackpropInput 에 대한 선택적 속성

끈 OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

출력 <T>	출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
static <T는 TNumber를 확장합니다. > 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.
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.

최종 부울	같음 (객체 객체)
최종 정수	해시 코드 ()
작업	op () 이 계산 단위를 단일 `Operation` 으로 반환합니다.
최종 문자열	toString ()

추상 실행환경	환경 () 이 작업이 생성된 실행 환경을 반환합니다.
추상적인 작업	op () 이 계산 단위를 단일 `Operation` 으로 반환합니다.

추상 출력 <T>	출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
추상 T	텐서 () 이 피연산자의 텐서를 반환합니다.
추상 모양	모양 () 이 피연산자의 `Output` 에서 참조하는 텐서의 (아마도 부분적으로 알려진) 모양을 반환합니다.
추상 클래스<T>	유형 () 이 피연산자의 텐서 유형을 반환합니다.

추상 정수	순위 ()
추상 모양	모양 ()
추상적인 긴	사이즈 () 이 컨테이너의 전체 크기를 값 개수로 계산하고 반환합니다.

상수

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "DepthwiseConv2dNativeBackpropInput"

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

새로운 DepthwiseConv2dNativeBackpropInput 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

범위	현재 범위
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.

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.

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.

`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.