FractionalAvgPoolGrad

classe finale publique FractionalAvgPoolGrad

Calcule le gradient de la fonction FractionalAvgPool.

Contrairement à FractionalMaxPoolGrad, nous n'avons pas besoin de trouver arg_max pour FractionalAvgPoolGrad, nous avons juste besoin de rétro-propager uniformément chaque élément de out_backprop vers les indices qui forment la même cellule de pool. Par conséquent, nous avons juste besoin de connaître la forme du tenseur d’entrée d’origine, au lieu du tenseur entier.

Classes imbriquées

classe FractionalAvgPoolGrad.Options Attributs facultatifs pour FractionalAvgPoolGrad

Constantes

Chaîne OP_NAME Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Méthodes publiques

Sortie <T>
comme Sortie ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
statique <T étend TNumber > FractionalAvgPoolGrad <T>
créer ( Scope scope, Operand < TInt64 > origInputTensorShape, Operand <T> outBackprop, Operand < TInt64 > rowPoolingSequence, Operand < TInt64 > colPoolingSequence, Options... options)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération FractionalAvgPoolGrad.
Sortie <T>
sortir ()
4-D.
statique FractionalAvgPoolGrad.Options
chevauchement (chevauchement booléen)

Méthodes héritées

Constantes

chaîne finale statique publique OP_NAME

Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Valeur constante : "FractionalAvgPoolGrad"

Méthodes publiques

sortie publique <T> asOutput ()

Renvoie le handle symbolique du tenseur.

Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.

public static FractionalAvgPoolGrad <T> créer ( Scope scope, Operand < TInt64 > origInputTensorShape, Operand <T> outBackprop, Operand < TInt64 > rowPoolingSequence, Operand < TInt64 > colPoolingSequence, Options... options)

Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération FractionalAvgPoolGrad.

Paramètres
portée portée actuelle
origInputTensorShape Forme originale du tenseur d'entrée pour `fractional_avg_pool`
outBackprop 4-D avec la forme `[lot, hauteur, largeur, canaux]`. Dégradés par rapport à la sortie de `fractional_avg_pool`.
rowPoolingSequence séquence de regroupement de lignes, formez une région de regroupement avec col_pooling_sequence.
colPoolingSequence séquence de regroupement de colonnes, formez une région de regroupement avec la séquence row_pooling.
choix porte des valeurs d'attributs facultatifs
Retour
  • une nouvelle instance de FractionalAvgPoolGrad

sortie publique <T> sortie ()

4-D. Dégradés par rapport à l'entrée de `fractional_avg_pool`.

public static FractionalAvgPoolGrad.Options se chevauchant (chevauchement booléen)

Paramètres
chevauchement Lorsqu'il est défini sur True, cela signifie que lors du regroupement, les valeurs à la limite des cellules de regroupement adjacentes sont utilisées par les deux cellules. Par exemple:

`indice 0 1 2 3 4`

`valeur 20 5 16 3 7`

Si la séquence de pooling est [0, 2, 4], alors 16, à l'index 2, sera utilisé deux fois. Le résultat serait [41/3, 26/3] pour une mise en commun moyenne fractionnée.

,
classe finale publique FractionalAvgPoolGrad

Calcule le gradient de la fonction FractionalAvgPool.

Contrairement à FractionalMaxPoolGrad, nous n'avons pas besoin de trouver arg_max pour FractionalAvgPoolGrad, nous avons juste besoin de rétro-propager uniformément chaque élément de out_backprop vers les indices qui forment la même cellule de pool. Par conséquent, nous avons juste besoin de connaître la forme du tenseur d’entrée d’origine, au lieu du tenseur entier.

Classes imbriquées

classe FractionalAvgPoolGrad.Options Attributs facultatifs pour FractionalAvgPoolGrad

Constantes

Chaîne OP_NAME Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Méthodes publiques

Sortie <T>
comme Sortie ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
statique <T étend TNumber > FractionalAvgPoolGrad <T>
créer ( Scope scope, Operand < TInt64 > origInputTensorShape, Operand <T> outBackprop, Operand < TInt64 > rowPoolingSequence, Operand < TInt64 > colPoolingSequence, Options... options)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération FractionalAvgPoolGrad.
Sortie <T>
sortir ()
4-D.
statique FractionalAvgPoolGrad.Options
chevauchement (chevauchement booléen)

Méthodes héritées

Constantes

chaîne finale statique publique OP_NAME

Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Valeur constante : "FractionalAvgPoolGrad"

Méthodes publiques

sortie publique <T> asOutput ()

Renvoie le handle symbolique du tenseur.

Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.

public static FractionalAvgPoolGrad <T> créer ( Scope scope, Operand < TInt64 > origInputTensorShape, Operand <T> outBackprop, Operand < TInt64 > rowPoolingSequence, Operand < TInt64 > colPoolingSequence, Options... options)

Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération FractionalAvgPoolGrad.

Paramètres
portée portée actuelle
origInputTensorShape Forme originale du tenseur d'entrée pour `fractional_avg_pool`
outBackprop 4-D avec la forme `[lot, hauteur, largeur, canaux]`. Dégradés par rapport à la sortie de `fractional_avg_pool`.
rowPoolingSequence séquence de regroupement de lignes, formez une région de regroupement avec col_pooling_sequence.
colPoolingSequence séquence de regroupement de colonnes, formez une région de regroupement avec la séquence row_pooling.
choix porte des valeurs d'attributs facultatifs
Retour
  • une nouvelle instance de FractionalAvgPoolGrad

sortie publique <T> sortie ()

4-D. Dégradés par rapport à l'entrée de `fractional_avg_pool`.

public static FractionalAvgPoolGrad.Options se chevauchant (chevauchement booléen)

Paramètres
chevauchement Lorsqu'il est défini sur True, cela signifie que lors du regroupement, les valeurs à la limite des cellules de regroupement adjacentes sont utilisées par les deux cellules. Par exemple:

`indice 0 1 2 3 4`

`valeur 20 5 16 3 7`

Si la séquence de pooling est [0, 2, 4], alors 16, à l'index 2, sera utilisé deux fois. Le résultat serait [41/3, 26/3] pour une mise en commun moyenne fractionnée.