संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: फ्रैक्शनलमैक्सपूल:: Attrs
#include <nn_ops.h>
FractionalMaxPool के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर्स।
सारांश
सार्वजनिक समारोह |
---|
Deterministic (bool x) | जब ट्रू पर सेट किया जाता है, तो गणना ग्राफ़ में फ्रैक्शनलमैक्सपूल नोड पर पुनरावृत्ति करते समय एक निश्चित पूलिंग क्षेत्र का उपयोग किया जाएगा। |
Overlapping (bool x) | जब सही पर सेट किया जाता है, तो इसका मतलब है कि पूलिंग करते समय, आसन्न पूलिंग कोशिकाओं की सीमा पर मानों का उपयोग दोनों कोशिकाओं द्वारा किया जाता है। |
PseudoRandom (bool x) | जब इसे सही पर सेट किया जाता है, तो पूलिंग अनुक्रम छद्म-यादृच्छिक तरीके से उत्पन्न होता है, अन्यथा, यादृच्छिक तरीके से। |
Seed (int64 x) | यदि बीज या बीज 2 को गैर-शून्य पर सेट किया गया है, तो यादृच्छिक संख्या जनरेटर को दिए गए बीज द्वारा बीजित किया जाता है। |
Seed2 (int64 x) | बीज टकराव से बचने के लिए दूसरा बीज। |
सार्वजनिक गुण
नियतिवादी_
bool tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::deterministic_ = false
ओवरलैपिंग_
bool tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::overlapping_ = false
छद्म_यादृच्छिक_
bool tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::pseudo_random_ = false
बीज2_
int64 tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::seed2_ = 0
बीज_
int64 tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::seed_ = 0
सार्वजनिक समारोह
नियतिवादी
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::Deterministic(
bool x
)
जब ट्रू पर सेट किया जाता है, तो गणना ग्राफ़ में फ्रैक्शनलमैक्सपूल नोड पर पुनरावृत्ति करते समय एक निश्चित पूलिंग क्षेत्र का उपयोग किया जाएगा।
FractionalMaxPool को नियतात्मक बनाने के लिए मुख्य रूप से यूनिट परीक्षण में उपयोग किया जाता है।
डिफ़ॉल्ट से असत्य
ओवरलैपिंग
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::Overlapping(
bool x
)
जब सही पर सेट किया जाता है, तो इसका मतलब है कि पूलिंग करते समय, आसन्न पूलिंग कोशिकाओं की सीमा पर मानों का उपयोग दोनों कोशिकाओं द्वारा किया जाता है।
उदाहरण के लिए:
index 0 1 2 3 4
value 20 5 16 3 7
यदि पूलिंग अनुक्रम [0, 2, 4] है, तो सूचकांक 2 पर 16 का दो बार उपयोग किया जाएगा। आंशिक अधिकतम पूलिंग के लिए परिणाम [20, 16] होगा।
डिफ़ॉल्ट से असत्य
कूट-यादृच्छिक
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::PseudoRandom(
bool x
)
जब इसे सही पर सेट किया जाता है, तो पूलिंग अनुक्रम छद्म-यादृच्छिक तरीके से उत्पन्न होता है, अन्यथा, यादृच्छिक तरीके से।
छद्म यादृच्छिक और यादृच्छिक के बीच अंतर के लिए पेपर बेंजामिन ग्राहम, फ्रैक्शनल मैक्स-पूलिंग की जाँच करें।
डिफ़ॉल्ट से असत्य
बीज
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::Seed(
int64 x
)
यदि बीज या बीज 2 को गैर-शून्य पर सेट किया गया है, तो यादृच्छिक संख्या जनरेटर को दिए गए बीज द्वारा बीजित किया जाता है।
अन्यथा, यह एक यादृच्छिक बीज द्वारा बोया जाता है।
डिफ़ॉल्ट 0 है
बीज2
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalMaxPool::Attrs::Seed2(
int64 x
)
बीज टकराव से बचने के लिए दूसरा बीज।
डिफ़ॉल्ट 0 है
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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"]]