تدفق التوتر:: العمليات:: التحويل الثاني:: Attrs
#include <nn_ops.h>محددات السمات الاختيارية لـ Conv2D .
ملخص
الصفات العامة | |
|---|---|
data_format_ = "NHWC" | StringPiece |
dilations_ = Default_dilations() | gtl::ArraySlice< int > |
explicit_paddings_ = {} | gtl::ArraySlice< int > |
use_cudnn_on_gpu_ = true | bool |
الوظائف العامة | |
|---|---|
DataFormat (StringPiece x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs تحديد تنسيق البيانات لبيانات الإدخال والإخراج. |
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs موتر 1-D بطول 4. |
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs إذا كانت padding "EXPLICIT" ، فقائمة كميات الحشو الصريحة. |
UseCudnnOnGpu (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs الافتراضيات إلى صحيح. |
الصفات العامة
تنسيق_البيانات_
StringPiece tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::data_format_ = "NHWC"
التوسعات_
gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::dilations_ = Default_dilations()
حشوات_واضحة_
gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::explicit_paddings_ = {}use_cudnn_on_gpu_
bool tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::use_cudnn_on_gpu_ = true
الوظائف العامة
تنسيق البيانات
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::DataFormat( StringPiece x )
تحديد تنسيق البيانات لبيانات الإدخال والإخراج.
باستخدام التنسيق الافتراضي "NHWC"، يتم تخزين البيانات بالترتيب التالي: [الدفعة، الارتفاع، العرض، القنوات]. وبدلاً من ذلك، يمكن أن يكون التنسيق "NCHW"، ترتيب تخزين البيانات: [دفعة، قنوات، ارتفاع، عرض].
الإعدادات الافتراضية إلى "NHWC"
التوسعات
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::Dilations( const gtl::ArraySlice< int > & x )
موتر 1-D بطول 4.
عامل التمدد لكل بعد من أبعاد input . إذا تم التعيين على k > 1، فسيكون هناك خلايا k-1 تم تخطيها بين كل عنصر مرشح في ذلك البعد. يتم تحديد ترتيب الأبعاد حسب قيمة data_format ، انظر أعلاه للحصول على التفاصيل. يجب أن تكون التوسعات في أبعاد الدفعة والعمق 1.
الإعدادات الافتراضية هي [1، 1، 1، 1]
حشوات صريحة
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::ExplicitPaddings( const gtl::ArraySlice< int > & x )
إذا كانت padding "EXPLICIT" ، فقائمة كميات الحشو الصريحة.
بالنسبة للبعد التاسع، فإن مقدار المساحة المتروكة التي تم إدراجها قبل وبعد البعد هي explicit_paddings[2 * i] و explicit_paddings[2 * i + 1] على التوالي. إذا لم تكن padding "EXPLICIT" ، فيجب أن تكون explicit_paddings فارغة.
الإعدادات الافتراضية إلى []
استخدمCudnnOnGpu
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::UseCudnnOnGpu( bool x )
الافتراضيات إلى صحيح.
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::Conv2D::Attrs Struct Reference\n\ntensorflow::ops::Conv2D::Attrs\n==============================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nOptional attribute setters for [Conv2D](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/conv2-d#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv2_d).\n\nSummary\n-------\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------|\n| [data_format_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv2_d_1_1_attrs_1a826b92a551e53c7d7e3f8990dbbdc328)` = \"NHWC\"` | `StringPiece` |\n| [dilations_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv2_d_1_1_attrs_1a38cfe8f5a9fd31568b79caff3d5db53f)` = Default_dilations()` | `gtl::ArraySlice\u003c int \u003e` |\n| [explicit_paddings_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv2_d_1_1_attrs_1af6a0a48d47098676589b0c23d6615b73)` = {}` | `gtl::ArraySlice\u003c int \u003e` |\n| [use_cudnn_on_gpu_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv2_d_1_1_attrs_1ac0181cd1c99e758fff22f356f9c51f12)` = true` | `bool` |\n\n| ### Public functions ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [DataFormat](#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv2_d_1_1_attrs_1abafbedb30c29ed091ff37895bd8b6c6a)`(StringPiece x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/conv2-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv2_d_1_1_attrs) Specify the data format of the input and output data. |\n| [Dilations](#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv2_d_1_1_attrs_1a16869b39ea0a373acb40566ed4235eb1)`(const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/conv2-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv2_d_1_1_attrs) 1-D tensor of length 4. |\n| [ExplicitPaddings](#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv2_d_1_1_attrs_1a69865f8fd6ea1e16ccc3e4b794ed3b56)`(const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/conv2-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv2_d_1_1_attrs) If `padding` is `\"EXPLICIT\"`, the list of explicit padding amounts. |\n| [UseCudnnOnGpu](#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv2_d_1_1_attrs_1a6fb079456a188df93e329f61671ff674)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/conv2-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv2_d_1_1_attrs) Defaults to true. |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### data_format_\n\n```scdoc\nStringPiece tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::data_format_ = \"NHWC\"\n``` \n\n### dilations_\n\n```scdoc\ngtl::ArraySlice\u003c int \u003e tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::dilations_ = Default_dilations()\n``` \n\n### explicit_paddings_\n\n```scdoc\ngtl::ArraySlice\u003c int \u003e tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::explicit_paddings_ = {}\n``` \n\n### use_cudnn_on_gpu_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::use_cudnn_on_gpu_ = true\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### DataFormat\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::DataFormat(\n StringPiece x\n)\n``` \nSpecify the data format of the input and output data.\n\nWith the default format \"NHWC\", the data is stored in the order of: \\[batch, height, width, channels\\]. Alternatively, the format could be \"NCHW\", the data storage order of: \\[batch, channels, height, width\\].\n\nDefaults to \"NHWC\" \n\n### Dilations\n\n```gdscript\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::Dilations(\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x\n)\n``` \n1-D tensor of length 4.\n\nThe dilation factor for each dimension of `input`. If set to k \\\u003e 1, there will be k-1 skipped cells between each filter element on that dimension. The dimension order is determined by the value of `data_format`, see above for details. Dilations in the batch and depth dimensions must be 1.\n\nDefaults to \\[1, 1, 1, 1\\] \n\n### ExplicitPaddings\n\n```gdscript\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::ExplicitPaddings(\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x\n)\n``` \nIf `padding` is `\"EXPLICIT\"`, the list of explicit padding amounts.\n\nFor the ith dimension, the amount of padding inserted before and after the dimension is `explicit_paddings[2 * i]` and `explicit_paddings[2 * i + 1]`, respectively. If `padding` is not `\"EXPLICIT\"`, `explicit_paddings` must be empty.\n\nDefaults to \\[\\] \n\n### UseCudnnOnGpu\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::UseCudnnOnGpu(\n bool x\n)\n``` \nDefaults to true."]]