تدفق التوتر:: العمليات:: فراكشنال ماكس بول:: Attrs
#include <nn_ops.h>محددات السمات الاختيارية لـ FractionalMaxPool .
ملخص
الصفات العامة | |
|---|---|
deterministic_ = false | bool |
overlapping_ = false | bool |
pseudo_random_ = false | bool |
seed2_ = 0 | int64 |
seed_ = 0 | int64 |
الوظائف العامة | |
|---|---|
Deterministic (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs عند التعيين على True، سيتم استخدام منطقة تجميع ثابتة عند التكرار عبر عقدة FractionalMaxPool في الرسم البياني للحساب. |
Overlapping (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs عند التعيين على True، فهذا يعني أنه عند التجميع، يتم استخدام القيم الموجودة على حدود خلايا التجميع المجاورة بواسطة كلا الخليتين. |
PseudoRandom (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs عند التعيين على True، يتم إنشاء تسلسل التجميع بطريقة عشوائية زائفة، وإلا بطريقة عشوائية. |
Seed (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs إذا تم تعيين البذرة أو البذرة 2 على قيمة غير صفرية، فسيتم تصنيف مولد الأرقام العشوائية بواسطة البذرة المعطاة. |
Seed2 (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs بذرة ثانية لتجنب اصطدام البذور. |
الصفات العامة
حتمية_
bool tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::deterministic_ = false
تداخل_
bool tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::overlapping_ = false
عشوائي_ زائف
bool tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::pseudo_random_ = false
بذرة2_
int64 tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::seed2_ = 0
بذرة_
int64 tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::seed_ = 0
الوظائف العامة
حتمية
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::Deterministic( bool x )
عند التعيين على True، سيتم استخدام منطقة تجميع ثابتة عند التكرار عبر عقدة FractionalMaxPool في الرسم البياني للحساب.
يستخدم بشكل أساسي في اختبار الوحدة لجعل FractionalMaxPool حتمية.
الافتراضيات كاذبة
تداخل
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::Overlapping( bool x )
عند التعيين على True، فهذا يعني أنه عند التجميع، يتم استخدام القيم الموجودة على حدود خلايا التجميع المجاورة بواسطة كلا الخليتين.
على سبيل المثال:
index 0 1 2 3 4
value 20 5 16 3 7
إذا كان تسلسل التجميع هو [0، 2، 4]، فسيتم استخدام 16 في الفهرس 2 مرتين. ستكون النتيجة [20، 16] للتجميع الجزئي الأقصى.
الافتراضيات كاذبة
عشوائي زائف
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::PseudoRandom( bool x )
عند التعيين على True، يتم إنشاء تسلسل التجميع بطريقة عشوائية زائفة، وإلا بطريقة عشوائية.
تحقق من ورقة Benjamin Graham، Fractional Max-Pooling لمعرفة الفرق بين العشوائية الزائفة والعشوائية.
الافتراضيات كاذبة
بذرة
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::Seed( int64 x )
إذا تم تعيين البذرة أو البذرة 2 على قيمة غير صفرية، فسيتم تصنيف مولد الأرقام العشوائية بواسطة البذرة المعطاة.
خلاف ذلك، يتم زرعها بواسطة بذرة عشوائية.
الإعدادات الافتراضية إلى 0
البذور2
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::Seed2( int64 x )
بذرة ثانية لتجنب اصطدام البذور.
الإعدادات الافتراضية إلى 0
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::FractionalMaxPool::Attrs Struct Reference\n\ntensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs\n=========================================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nOptional attribute setters for [FractionalMaxPool](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/fractional-max-pool#classtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool).\n\nSummary\n-------\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| [deterministic_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool_1_1_attrs_1aafd4ee41920c87adbef0c771e0e4aba4)` = false` | `bool` |\n| [overlapping_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool_1_1_attrs_1a6b8769b5907abc5c5cee931232163a05)` = false` | `bool` |\n| [pseudo_random_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool_1_1_attrs_1a6c151417d34e214907edbe5759f54558)` = false` | `bool` |\n| [seed2_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool_1_1_attrs_1aefa7cfbd921aed44c3aa965112aae471)` = 0` | `int64` |\n| [seed_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool_1_1_attrs_1a16a5faf4dbc78aa4273a0b4bd1b6bb16)` = 0` | `int64` |\n\n| ### Public functions ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Deterministic](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool_1_1_attrs_1a9706cde32d80300611dd0f402e11c260)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fractional-max-pool/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool_1_1_attrs) When set to True, a fixed pooling region will be used when iterating over a [FractionalMaxPool](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/fractional-max-pool#classtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool) node in the computation graph. |\n| [Overlapping](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool_1_1_attrs_1a88e7b77529a3eaad0c669ce58de7c8d6)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fractional-max-pool/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool_1_1_attrs) When set to True, it means when pooling, the values at the boundary of adjacent pooling cells are used by both cells. |\n| [PseudoRandom](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool_1_1_attrs_1a79febe1b4fc14f85af705bf34afcb0cb)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fractional-max-pool/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool_1_1_attrs) When set to True, generates the pooling sequence in a pseudorandom fashion, otherwise, in a random fashion. |\n| [Seed](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool_1_1_attrs_1a2ddc35d0c34cc172bddeb5d1fe3efb47)`(int64 x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fractional-max-pool/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool_1_1_attrs) If either seed or seed2 are set to be non-zero, the random number generator is seeded by the given seed. |\n| [Seed2](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool_1_1_attrs_1ac3ab59fffb91f5171c0b93e5867dda8c)`(int64 x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fractional-max-pool/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool_1_1_attrs) An second seed to avoid seed collision. |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### deterministic_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::deterministic_ = false\n``` \n\n### overlapping_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::overlapping_ = false\n``` \n\n### pseudo_random_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::pseudo_random_ = false\n``` \n\n### seed2_\n\n```scdoc\nint64 tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::seed2_ = 0\n``` \n\n### seed_\n\n```scdoc\nint64 tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::seed_ = 0\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Deterministic\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::Deterministic(\n bool x\n)\n``` \nWhen set to True, a fixed pooling region will be used when iterating over a [FractionalMaxPool](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/fractional-max-pool#classtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool) node in the computation graph.\n\nMainly used in unit test to make [FractionalMaxPool](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/fractional-max-pool#classtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_max_pool) deterministic.\n\nDefaults to false \n\n### Overlapping\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::Overlapping(\n bool x\n)\n``` \nWhen set to True, it means when pooling, the values at the boundary of adjacent pooling cells are used by both cells.\n\nFor example:\n\n\n`index 0 1 2 3 4`\n\n\n`value 20 5 16 3 7`\n\nIf the pooling sequence is \\[0, 2, 4\\], then 16, at index 2 will be used twice. The result would be \\[20, 16\\] for fractional max pooling.\n\nDefaults to false \n\n### PseudoRandom\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::PseudoRandom(\n bool x\n)\n``` \nWhen set to True, generates the pooling sequence in a pseudorandom fashion, otherwise, in a random fashion.\n\nCheck paper [Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling](http://arxiv.org/abs/1412.6071) for difference between pseudorandom and random.\n\nDefaults to false \n\n### Seed\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::Seed(\n int64 x\n)\n``` \nIf either seed or seed2 are set to be non-zero, the random number generator is seeded by the given seed.\n\nOtherwise, it is seeded by a random seed.\n\nDefaults to 0 \n\n### Seed2\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::Seed2(\n int64 x\n)\n``` \nAn second seed to avoid seed collision.\n\nDefaults to 0"]]