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텐서플로우:: 작전:: DepthwiseConv2dNative:: 속성
#include <nn_ops.h> DepthwiseConv2dNative 에 대한 선택적 속성 설정자입니다.
요약
공공 기능 |
|---|
DataFormat (StringPiece x) | 입력 및 출력 데이터의 데이터 형식을 지정합니다. |
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | 길이가 4인 1차원 텐서. |
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x) | 기본값은 []입니다. |
공개 속성
StringPiece tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative::Attrs::data_format_ = "NHWC"
확장_
gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative::Attrs::dilations_ = Default_dilations()
명시적_패딩_
gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative::Attrs::explicit_paddings_ = {} 공공 기능
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative::Attrs::DataFormat(
StringPiece x
)
입력 및 출력 데이터의 데이터 형식을 지정합니다.
기본 형식인 "NHWC"를 사용하면 데이터가 [배치, 높이, 너비, 채널] 순서로 저장됩니다. 또는 형식은 [배치, 채널, 높이, 너비]의 데이터 저장 순서인 "NCHW"일 수 있습니다.
기본값은 'NHWC'입니다.
팽창
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative::Attrs::Dilations(
const gtl::ArraySlice< int > & x
)
길이가 4인 1차원 텐서.
input 의 각 차원에 대한 확장 인자입니다. k > 1로 설정되면 해당 차원의 각 필터 요소 사이에 k-1개의 건너뛴 셀이 있게 됩니다. 차원 순서는 data_format 값에 따라 결정됩니다. 자세한 내용은 위를 참조하세요. 배치 차원과 깊이 차원의 팽창은 1이어야 합니다.
기본값은 [1, 1, 1, 1]입니다.
명시적 패딩
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative::Attrs::ExplicitPaddings(
const gtl::ArraySlice< int > & x
)
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최종 업데이트: 2025-07-27(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-27(UTC)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative::Attrs Struct Reference\n\ntensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative::Attrs\n=============================================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nOptional attribute setters for [DepthwiseConv2dNative](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/depthwise-conv2d-native#classtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native).\n\nSummary\n-------\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------|\n| [data_format_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1_1_attrs_1a0d029aaf29f51127d2da6466b8103ead)` = \"NHWC\"` | `StringPiece` |\n| [dilations_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1_1_attrs_1a4e35a2333d2bb5228f4251202d78c0e1)` = Default_dilations()` | `gtl::ArraySlice\u003c int \u003e` |\n| [explicit_paddings_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1_1_attrs_1a755122176f87796e4d88cc5eb4b0267a)` = {}` | `gtl::ArraySlice\u003c int \u003e` |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [DataFormat](#structtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1_1_attrs_1a447e7c3e583e72979fb2ec601f68db73)`(StringPiece x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/depthwise-conv2d-native/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1_1_attrs) Specify the data format of the input and output data. |\n| [Dilations](#structtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1_1_attrs_1aa73e4b11fe5a09060f449fcc49c63ba8)`(const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/depthwise-conv2d-native/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1_1_attrs) 1-D tensor of length 4. |\n| [ExplicitPaddings](#structtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1_1_attrs_1a74bc8bd5a5f6750f0aee226d1ba431ad)`(const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/depthwise-conv2d-native/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_depthwise_conv2d_native_1_1_attrs) Defaults to \\[\\]. |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### data_format_\n\n```scdoc\nStringPiece tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative::Attrs::data_format_ = \"NHWC\"\n``` \n\n### dilations_\n\n```scdoc\ngtl::ArraySlice\u003c int \u003e tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative::Attrs::dilations_ = Default_dilations()\n``` \n\n### explicit_paddings_\n\n```scdoc\ngtl::ArraySlice\u003c int \u003e tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative::Attrs::explicit_paddings_ = {}\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### DataFormat\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative::Attrs::DataFormat(\n StringPiece x\n)\n``` \nSpecify the data format of the input and output data.\n\nWith the default format \"NHWC\", the data is stored in the order of: \\[batch, height, width, channels\\]. Alternatively, the format could be \"NCHW\", the data storage order of: \\[batch, channels, height, width\\].\n\nDefaults to \"NHWC\" \n\n### Dilations\n\n```gdscript\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative::Attrs::Dilations(\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x\n)\n``` \n1-D tensor of length 4.\n\nThe dilation factor for each dimension of `input`. If set to k \\\u003e 1, there will be k-1 skipped cells between each filter element on that dimension. The dimension order is determined by the value of `data_format`, see above for details. Dilations in the batch and depth dimensions must be 1.\n\nDefaults to \\[1, 1, 1, 1\\] \n\n### ExplicitPaddings\n\n```gdscript\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative::Attrs::ExplicitPaddings(\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x\n)\n``` \nDefaults to \\[\\]."]]
