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tensorflow :: ops :: Conv2DBackpropInput :: Attrs

#include <nn_ops.h>

Configuradores de atributos opcionais para Conv2DBackpropInput .

Resumo

Atributos públicos

data_format_ = "NHWC"
StringPiece
dilations_ = Default_dilations()
gtl::ArraySlice< int >
explicit_paddings_ = {}
gtl::ArraySlice< int >
use_cudnn_on_gpu_ = true
bool

Funções públicas

DataFormat (StringPiece x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Especifique o formato dos dados de entrada e saída.
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Tensor 1-D de comprimento 4.
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Se o padding for "EXPLICIT" , a lista de valores de preenchimento explícito.
UseCudnnOnGpu (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
O padrão é verdadeiro.

Atributos públicos

formato de dados_

StringPiece tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::data_format_ = "NHWC"

dilatações_

gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::dilations_ = Default_dilations()

explicit_paddings_

gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::explicit_paddings_ = {}

use_cudnn_on_gpu_

bool tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::use_cudnn_on_gpu_ = true

Funções públicas

Formato de dados

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::DataFormat(
  StringPiece x
)

Especifique o formato dos dados de entrada e saída.

Com o formato padrão "NHWC", os dados são armazenados na ordem de: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Alternativamente, o formato pode ser "NCHW", a ordem de armazenamento de dados de: [lote, in_channels, in_height, in_width].

Padrões para "NHWC"

Dilatações

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

Tensor 1-D de comprimento 4.

O fator de dilatação para cada dimensão de input . Se definido como k> 1, haverá k-1 células ignoradas entre cada elemento de filtro nessa dimensão. A ordem da dimensão é determinada pelo valor de data_format , consulte acima para obter detalhes. As dilatações nas dimensões do lote e da profundidade devem ser 1.

O padrão é [1, 1, 1, 1]

ExplicitPaddings

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::ExplicitPaddings(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

Se o padding for "EXPLICIT" , a lista de valores de preenchimento explícito.

Para a i-ésima dimensão, a quantidade de preenchimento inserido antes e depois da dimensão é explicit_paddings[2 * i] e explicit_paddings[2 * i + 1] , respectivamente. Se o padding não for "EXPLICIT" , o explicit_paddings deve estar vazio.

O padrão é []

UseCudnnOnGpu

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::UseCudnnOnGpu(
  bool x
)

O padrão é verdadeiro.