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텐서플로우:: 작전:: 변환3D:: 속성
#include <nn_ops.h> Conv3D 용 선택적 속성 설정자.
요약
공공 기능 |
|---|
DataFormat (StringPiece x) | 입력 및 출력 데이터의 데이터 형식입니다. |
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | 길이가 5인 1차원 텐서. |
공개 속성
StringPiece tensorflow::ops::Conv3D::Attrs::data_format_ = "NDHWC"
확장_
gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv3D::Attrs::dilations_ = Default_dilations()
공공 기능
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv3D::Attrs::DataFormat(
StringPiece x
)
입력 및 출력 데이터의 데이터 형식입니다.
기본 형식 "NDHWC"를 사용하면 데이터가 [batch, in_length, in_height, in_width, in_channels] 순서로 저장됩니다. 또는 형식이 "NCDHW"일 수 있으며 데이터 저장 순서는 [batch, in_channels, in_length, in_height, in_width]입니다.
기본값은 "NDHWC"입니다.
팽창
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv3D::Attrs::Dilations(
const gtl::ArraySlice< int > & x
)
길이가 5인 1차원 텐서.
input 의 각 차원에 대한 확장 인자입니다. k > 1로 설정되면 해당 차원의 각 필터 요소 사이에 k-1개의 건너뛴 셀이 있게 됩니다. 차원 순서는 data_format 값에 따라 결정됩니다. 자세한 내용은 위를 참조하세요. 배치 차원과 깊이 차원의 팽창은 1이어야 합니다.
기본값은 [1, 1, 1, 1, 1]입니다.
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최종 업데이트: 2025-07-25(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-25(UTC)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::Conv3D::Attrs Struct Reference\n\ntensorflow::ops::Conv3D::Attrs\n==============================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nOptional attribute setters for [Conv3D](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/conv3-d#classtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d).\n\nSummary\n-------\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------|\n| [data_format_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1_1_attrs_1aed2017811fa48a9095b4329677adea1d)` = \"NDHWC\"` | `StringPiece` |\n| [dilations_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1_1_attrs_1a41ef9508f16643fccb3cb6b78b120a54)` = Default_dilations()` | `gtl::ArraySlice\u003c int \u003e` |\n\n| ### Public functions ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [DataFormat](#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1_1_attrs_1a8c135a3b483a824e4ae79d3574ae0037)`(StringPiece x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/conv3-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1_1_attrs) The data format of the input and output data. |\n| [Dilations](#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1_1_attrs_1a86d275095e5694eccb3ed56c1e366e1f)`(const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/conv3-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_conv3_d_1_1_attrs) 1-D tensor of length 5. |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### data_format_\n\n```scdoc\nStringPiece tensorflow::ops::Conv3D::Attrs::data_format_ = \"NDHWC\"\n``` \n\n### dilations_\n\n```scdoc\ngtl::ArraySlice\u003c int \u003e tensorflow::ops::Conv3D::Attrs::dilations_ = Default_dilations()\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### DataFormat\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv3D::Attrs::DataFormat(\n StringPiece x\n)\n``` \nThe data format of the input and output data.\n\nWith the default format \"NDHWC\", the data is stored in the order of: \\[batch, in_depth, in_height, in_width, in_channels\\]. Alternatively, the format could be \"NCDHW\", the data storage order is: \\[batch, in_channels, in_depth, in_height, in_width\\].\n\nDefaults to \"NDHWC\" \n\n### Dilations\n\n```gdscript\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv3D::Attrs::Dilations(\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x\n)\n``` \n1-D tensor of length 5.\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, 1\\]"]]
