MaxPoolGradGrad

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস MaxPoolGradGrad

ম্যাক্সপুলিং ফাংশনের দ্বিতীয়-ক্রম গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস MaxPoolGradGrad.Options MaxPoolGradGrad এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য

ধ্রুবক

স্ট্রিং OP_NAME এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <T>
আউটপুট হিসাবে ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্ট্যাটিক <T TNumber প্রসারিত করে > MaxPoolGradGrad <T>
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> origInput, Operand <T> origOutput, Operand <T> grad, Operand < TInt32 > ksize, Operand < TInt32 > স্ট্রাইডস, স্ট্রিং প্যাডিং, বিকল্প... বিকল্প)
একটি নতুন MaxPoolGradGrad অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
স্ট্যাটিক MaxPoolGradGrad.Options
ডেটা ফরম্যাট (স্ট্রিং ডেটা ফরম্যাট)
আউটপুট <T>
আউটপুট ()
গ্রেডিয়েন্টের গ্রেডিয়েন্ট wrt

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ধ্রুবক

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "MaxPoolGradGradV2"

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()

টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক MaxPoolGradGrad <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> origInput, Operand <T> origOutput, Operand <T> grad, Operand < TInt32 > ksize, Operand < TInt32 > স্ট্রাইডস, স্ট্রিং প্যাডিং, বিকল্প... বিকল্প)

একটি নতুন MaxPoolGradGrad অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
origInput মূল ইনপুট টেনসর।
origOutput মূল আউটপুট টেনসর।
স্নাতক 4-ডি। গ্রেডিয়েন্টের গ্রেডিয়েন্ট `max_pool` এর ইনপুট লিখবে।
ksize ইনপুট টেনসরের প্রতিটি মাত্রার জন্য উইন্ডোর আকার।
অগ্রগতি ইনপুট টেনসরের প্রতিটি মাত্রার জন্য স্লাইডিং উইন্ডোর অগ্রগতি।
প্যাডিং ব্যবহার করার জন্য প্যাডিং অ্যালগরিদমের ধরন।
বিকল্প ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে
রিটার্নস
  • MaxPoolGradGrad এর একটি নতুন উদাহরণ

পাবলিক স্ট্যাটিক MaxPoolGradGrad.Options dataFormat (স্ট্রিং ডেটাফরম্যাট)

পরামিতি
উপাত্ত বিন্যাস ইনপুট এবং আউটপুট ডেটার ডেটা বিন্যাস উল্লেখ করুন। ডিফল্ট ফর্ম্যাট "NHWC" এর সাথে, ডেটা এই ক্রমে সংরক্ষণ করা হয়: [ব্যাচ, ইন_উচ্চতা, ইন_প্রস্থ, ইন_চ্যানেল]। বিকল্পভাবে, বিন্যাসটি "NCHW" হতে পারে, এর ডেটা স্টোরেজ অর্ডার: [ব্যাচ, ইন_চ্যানেল, ইন_উচ্চতা, ইন_প্রস্থ]।

সর্বজনীন আউটপুট <T> আউটপুট ()

গ্রেডিয়েন্টের গ্রেডিয়েন্ট `max_pool`-এ ইনপুট লিখুন।