Conv2DBackpropFilterV2

classe finale pubblica Conv2DBackpropFilterV2

Calcola i gradienti di convoluzione rispetto al filtro.

Classi nidificate

classe Conv2DBackpropFilterV2.Options Attributi facoltativi per Conv2DBackpropFilterV2

Metodi pubblici

Uscita <T>
comeuscita ()
Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.
statico <T estende il numero> Conv2DBackpropFilterV2 <T>
create (ambito dell'ambito , input dell'operando <T>, filtro dell'operando <T>, outBackprop dell'operando <T>, stride dell'elenco<Long>, riempimento delle stringhe, opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione Conv2DBackpropFilterV2.
Conv2DBackpropFilterV2.Options statico
dataFormat (Stringa dataFormat)
Conv2DBackpropFilterV2.Options statico
dilatazioni (List<Long> dilations)
Conv2DBackpropFilterV2.Options statico
esplicitiPadding (List<Long> esplicitiPadding)
Uscita <T>
produzione ()
4-D con forma "[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]".
Conv2DBackpropFilterV2.Options statico
useCudnnOnGpu (uso booleanoCudnnOnGpu)

Metodi ereditati

Metodi pubblici

Uscita pubblica <T> asOutput ()

Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

public static Conv2DBackpropFilterV2 <T> create ( ambito ambito , operando <T> input, operando <T> filtro, operando <T> outBackprop, elenco<Long> strides, riempimento di stringhe, opzioni... opzioni)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione Conv2DBackpropFilterV2.

Parametri
scopo ambito attuale
ingresso 4-D con forma "[batch, in_height, in_width, in_channels]".
filtro 4-D con forma "[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]". Viene utilizzata solo la forma del tensore.
outBackprop 4-D con forma "[batch, out_height, out_width, out_channels]". I gradienti rappresentano l'output della convoluzione.
passi da gigante Il passo della finestra scorrevole per ogni dimensione dell'input della convoluzione. Deve essere nello stesso ordine della dimensione specificata con format.
imbottitura Il tipo di algoritmo di riempimento da utilizzare.
opzioni trasporta valori di attributi opzionali
ritorna
  • una nuova istanza di Conv2DBackpropFilterV2

pubblico statico Conv2DBackpropFilterV2.Options dataFormat (String dataFormat)

Parametri
formato dei dati Specificare il formato dei dati di input e output. Con il formato predefinito "NHWC", i dati vengono archiviati nell'ordine di: [batch, in_height, in_width, in_channels]. In alternativa, il formato potrebbe essere "NCHW", l'ordine di archiviazione dei dati di: [batch, in_channels, in_height, in_width].

dilatazioni statiche pubbliche Conv2DBackpropFilterV2.Options (dilatazioni List<Long>)

Parametri
dilatazioni Tensore 1-D di lunghezza 4. Il fattore di dilatazione per ciascuna dimensione di "input". Se impostato su k > 1, ci saranno k-1 celle saltate tra ciascun elemento filtro su quella dimensione. L'ordine delle dimensioni è determinato dal valore di "data_format", vedi sopra per i dettagli. Le dilatazioni delle dimensioni del lotto e della profondità devono essere pari a 1.

pubblico statico Conv2DBackpropFilterV2.Options esplicitiPaddings (List<Long> esplicitiPaddings)

Parametri
esplicitiPadding Se `padding` è `"EXPLICIT"`, l'elenco degli importi di riempimento espliciti. Per la i-esima dimensione, la quantità di riempimento inserita prima e dopo la dimensione è rispettivamente "explicit_paddings[2 * i]" e "explicit_paddings[2 * i + 1]". Se `padding` non è `"EXPLICIT"`, `explicit_paddings` deve essere vuoto.

Uscita pubblica <T> uscita ()

4-D con forma "[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]". Gradiente rispetto all'input "filtro" della convoluzione.

public static Conv2DBackpropFilterV2.Options useCudnnOnGpu (uso booleanoCudnnOnGpu)