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flujo tensor:: operaciones:: Conv2D:: atributos
#include <nn_ops.h> Configuradores de atributos opcionales para Conv2D .
Resumen
Funciones públicas |
|---|
DataFormat (StringPiece x) | Especifique el formato de datos de los datos de entrada y salida. |
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | Tensor 1-D de longitud 4. |
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x) | Si padding es "EXPLICIT" , la lista de cantidades de relleno explícito. |
UseCudnnOnGpu (bool x) | El valor predeterminado es verdadero. |
Atributos públicos
StringPiece tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::data_format_ = "NHWC"
dilataciones_
gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::dilations_ = Default_dilations()
explícito_paddings_
gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::explicit_paddings_ = {} use_cudnn_on_gpu_
bool tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::use_cudnn_on_gpu_ = true
Funciones públicas
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::DataFormat(
StringPiece x
)
Especifique el formato de datos de los datos de entrada y salida.
Con el formato predeterminado "NHWC", los datos se almacenan en el orden de: [lote, alto, ancho, canales]. Alternativamente, el formato podría ser "NCHW", el orden de almacenamiento de datos de: [lote, canales, alto, ancho].
El valor predeterminado es "NHWC"
dilataciones
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::Dilations(
const gtl::ArraySlice< int > & x
)
Tensor 1-D de longitud 4.
El factor de dilatación para cada dimensión de input . Si se establece en k > 1, se omitirán k-1 celdas entre cada elemento de filtro en esa dimensión. El orden de las dimensiones está determinado por el valor de data_format ; consulte más arriba para obtener más detalles. Las dilataciones en las dimensiones de lote y profundidad deben ser 1.
El valor predeterminado es [1, 1, 1, 1]
Rellenos explícitos
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::ExplicitPaddings(
const gtl::ArraySlice< int > & x
)
Si padding es "EXPLICIT" , la lista de cantidades de relleno explícito.
Para la i-ésima dimensión, la cantidad de relleno insertado antes y después de la dimensión es explicit_paddings[2 * i] y explicit_paddings[2 * i + 1] , respectivamente. Si padding no es "EXPLICIT" , explicit_paddings debe estar vacío.
El valor predeterminado es []
UsarCudnnOnGpu
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::UseCudnnOnGpu(
bool x
)
El valor predeterminado es verdadero.
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Última actualización: 2025-07-25 (UTC).
[null,null,["Última actualización: 2025-07-25 (UTC)."],[],[],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."]]
