จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: FractionalAvgPool:: คุณสมบัติ
#include <nn_ops.h>
ตัวตั้งค่าแอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ FractionalAvgPool
สรุป
งานสาธารณะ |
---|
Deterministic (bool x) | เมื่อตั้งค่าเป็น True ขอบเขตการรวมคงที่จะถูกใช้เมื่อวนซ้ำโหนด FractionalAvgPool ในกราฟการคำนวณ |
Overlapping (bool x) | เมื่อตั้งค่าเป็น True หมายความว่าเมื่อรวมกลุ่ม เซลล์ทั้งสองจะใช้ค่าที่ขอบเขตของเซลล์ที่รวมกลุ่มที่อยู่ติดกัน |
PseudoRandom (bool x) | เมื่อตั้งค่าเป็น True จะสร้างลำดับการรวมในรูปแบบการสุ่มเทียม มิฉะนั้น จะเป็นแบบสุ่ม |
Seed (int64 x) | หากเมล็ดพืชหรือเมล็ดพืช2 ถูกตั้งค่าไม่เป็นศูนย์ เครื่องกำเนิดตัวเลขสุ่มจะถูกเพาะโดยเมล็ดที่ให้มา |
Seed2 (int64 x) | เมล็ดที่สองเพื่อหลีกเลี่ยงการชนกันของเมล็ด |
คุณลักษณะสาธารณะ
กำหนดไว้_
bool tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::deterministic_ = false
ทับซ้อนกัน_
bool tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::overlapping_ = false
หลอก_สุ่ม_
bool tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::pseudo_random_ = false
เมล็ดพันธุ์2_
int64 tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::seed2_ = 0
เมล็ดพืช_
int64 tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::seed_ = 0
งานสาธารณะ
กำหนดไว้
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::Deterministic(
bool x
)
ทับซ้อนกัน
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::Overlapping(
bool x
)
เมื่อตั้งค่าเป็น True หมายความว่าเมื่อรวมกลุ่ม เซลล์ทั้งสองจะใช้ค่าที่ขอบเขตของเซลล์ที่รวมกลุ่มที่อยู่ติดกัน
ตัวอย่างเช่น:
index 0 1 2 3 4
value 20 5 16 3 7
หากลำดับการรวมกลุ่มเป็น [0, 2, 4] ดังนั้น 16 ที่ดัชนี 2 จะถูกนำมาใช้สองครั้ง ผลลัพธ์จะเป็น [41/3, 26/3] สำหรับการรวมเศษส่วนเฉลี่ย
ค่าเริ่มต้นเป็นเท็จ
หลอกสุ่ม
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::PseudoRandom(
bool x
)
เมื่อตั้งค่าเป็น True จะสร้างลำดับการรวมในรูปแบบการสุ่มเทียม มิฉะนั้น จะเป็นแบบสุ่ม
ตรวจสอบกระดาษ Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling เพื่อดูความแตกต่างระหว่างการสุ่มเทียมและการสุ่ม
ค่าเริ่มต้นเป็นเท็จ
เมล็ดพันธุ์
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::Seed(
int64 x
)
หากเมล็ดพืชหรือเมล็ดพืช2 ถูกตั้งค่าไม่เป็นศูนย์ เครื่องกำเนิดตัวเลขสุ่มจะถูกเพาะโดยเมล็ดที่ให้มา
มิฉะนั้นจะถูกเพาะโดยเมล็ดแบบสุ่ม
ค่าเริ่มต้นเป็น 0
เมล็ดพันธุ์2
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::Seed2(
int64 x
)
เมล็ดที่สองเพื่อหลีกเลี่ยงการชนกันของเมล็ด
ค่าเริ่มต้นเป็น 0
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-25 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-07-25 UTC"],[],[],null,["# tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs Struct Reference\n\ntensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs\n=========================================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nOptional attribute setters for [FractionalAvgPool](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/fractional-avg-pool#classtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_avg_pool).\n\nSummary\n-------\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| [deterministic_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_avg_pool_1_1_attrs_1a61f280a9ce83539a26b89a4651db132c)` = false` | `bool` |\n| [overlapping_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_avg_pool_1_1_attrs_1a50e61bdb802b360a726be83b8660daad)` = false` | `bool` |\n| [pseudo_random_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_avg_pool_1_1_attrs_1afac27e665631052f0b4f64af3ceefcfe)` = false` | `bool` |\n| [seed2_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_avg_pool_1_1_attrs_1a9faa5b56888e5aa067e9cc4e4ea0ff3a)` = 0` | `int64` |\n| [seed_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_avg_pool_1_1_attrs_1adda88abb2a9de85ca5971ef4315d9bb6)` = 0` | `int64` |\n\n| ### Public functions ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Deterministic](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_avg_pool_1_1_attrs_1a873dc80042303bc7f645e56ebb80f7aa)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fractional-avg-pool/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_avg_pool_1_1_attrs) When set to True, a fixed pooling region will be used when iterating over a [FractionalAvgPool](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/fractional-avg-pool#classtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_avg_pool) node in the computation graph. |\n| [Overlapping](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_avg_pool_1_1_attrs_1a4e52f1f09ad181656cef01b39205ed6e)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fractional-avg-pool/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_avg_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_avg_pool_1_1_attrs_1ac235854793b77d8528a50eb19c7d3009)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fractional-avg-pool/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_avg_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_avg_pool_1_1_attrs_1a44e0ebd8a59b50d13a18fcce75087c8c)`(int64 x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fractional-avg-pool/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_avg_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_avg_pool_1_1_attrs_1afc60d67272d3e8eea9e3da45b6b17d12)`(int64 x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fractional-avg-pool/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_avg_pool_1_1_attrs) An second seed to avoid seed collision. |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### deterministic_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::deterministic_ = false\n``` \n\n### overlapping_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::overlapping_ = false\n``` \n\n### pseudo_random_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::pseudo_random_ = false\n``` \n\n### seed2_\n\n```scdoc\nint64 tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::seed2_ = 0\n``` \n\n### seed_\n\n```scdoc\nint64 tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::seed_ = 0\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Deterministic\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::Deterministic(\n bool x\n)\n``` \nWhen set to True, a fixed pooling region will be used when iterating over a [FractionalAvgPool](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/fractional-avg-pool#classtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_avg_pool) node in the computation graph.\n\nMainly used in unit test to make [FractionalAvgPool](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/fractional-avg-pool#classtensorflow_1_1ops_1_1_fractional_avg_pool) deterministic.\n\nDefaults to false \n\n### Overlapping\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::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 \\[41/3, 26/3\\] for fractional avg pooling.\n\nDefaults to false \n\n### PseudoRandom\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::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::FractionalAvgPool::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::FractionalAvgPool::Attrs::Seed2(\n int64 x\n)\n``` \nAn second seed to avoid seed collision.\n\nDefaults to 0"]]