टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: Conv2D:: Attrs
#include <nn_ops.h>Conv2D के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर।
सारांश
सार्वजनिक गुण | |
|---|---|
data_format_ = "NHWC" | StringPiece |
dilations_ = Default_dilations() | gtl::ArraySlice< int > |
explicit_paddings_ = {} | gtl::ArraySlice< int > |
use_cudnn_on_gpu_ = true | bool |
सार्वजनिक समारोह | |
|---|---|
DataFormat (StringPiece x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs इनपुट और आउटपुट डेटा का डेटा प्रारूप निर्दिष्ट करें। |
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs लंबाई का 1-डी टेंसर 4. |
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs यदि padding "EXPLICIT" है, तो स्पष्ट पैडिंग राशियों की सूची। |
UseCudnnOnGpu (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs डिफ़ॉल्ट सत्य पर. |
सार्वजनिक गुण
डेटा_प्रारूप_
StringPiece tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::data_format_ = "NHWC"
फैलाव_
gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::dilations_ = Default_dilations()
स्पष्ट_पैडिंग्स_
gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::explicit_paddings_ = {}उपयोग_cudnn_on_gpu_
bool tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::use_cudnn_on_gpu_ = true
सार्वजनिक समारोह
डेटाफ़ॉर्मेट
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::DataFormat( StringPiece x )
इनपुट और आउटपुट डेटा का डेटा प्रारूप निर्दिष्ट करें।
डिफ़ॉल्ट प्रारूप "एनएचडब्ल्यूसी" के साथ, डेटा को इस क्रम में संग्रहीत किया जाता है: [बैच, ऊंचाई, चौड़ाई, चैनल]। वैकल्पिक रूप से, प्रारूप "एनसीएचडब्ल्यू" हो सकता है, डेटा भंडारण क्रम: [बैच, चैनल, ऊंचाई, चौड़ाई]।
डिफ़ॉल्ट रूप से "एनएचडब्ल्यूसी"
फैलाव
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::Dilations( const gtl::ArraySlice< int > & x )
लंबाई का 1-डी टेंसर 4.
input के प्रत्येक आयाम के लिए फैलाव कारक। यदि k > 1 पर सेट किया जाता है, तो उस आयाम पर प्रत्येक फ़िल्टर तत्व के बीच k-1 छोड़ी गई कोशिकाएँ होंगी। आयाम क्रम data_format के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए ऊपर देखें। बैच में फैलाव और गहराई आयाम 1 होना चाहिए।
[1, 1, 1, 1] पर डिफ़ॉल्ट
स्पष्टपैडिंग्स
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::ExplicitPaddings( const gtl::ArraySlice< int > & x )
यदि padding "EXPLICIT" है, तो स्पष्ट पैडिंग राशियों की सूची।
Iवें आयाम के लिए, आयाम से पहले और बाद में डाली गई पैडिंग की मात्रा क्रमशः explicit_paddings[2 * i] और explicit_paddings[2 * i + 1] है। यदि padding "EXPLICIT" नहीं है, तो explicit_paddings खाली होनी चाहिए।
डिफ़ॉल्ट रूप से []
CudnnOnGpu का उपयोग करें
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::UseCudnnOnGpu( bool x )
डिफ़ॉल्ट सत्य पर.