Conv2DBackpropInputV2

clase final pública Conv2DBackpropInputV2

Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada.

Clases anidadas

clase Conv2DBackpropInputV2.Opciones Atributos opcionales para Conv2DBackpropInputV2

Métodos públicos

Salida <T>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estático <T extiende Número> Conv2DBackpropInputV2 <T>
crear ( alcance alcance , entrada de operando <T>, filtro de operando <T>, operando <T> outBackprop, lista de zancadas <largas>, relleno de cadena, opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación Conv2DBackpropInputV2.
estática Conv2DBackpropInputV2.Options
formato de datos (formato de datos de cadena)
estática Conv2DBackpropInputV2.Options
dilataciones (List<Long> dilataciones)
estática Conv2DBackpropInputV2.Options
explícitoPaddings (Lista<Long> explícitoPaddings)
Salida <T>
producción ()
4-D con forma `[lote, en_alto, en_ancho, en_canales]`.
estática Conv2DBackpropInputV2.Options
useCudnnOnGpu (uso booleanoCudnnOnGpu)

Métodos heredados

Métodos públicos

Salida pública <T> como Salida ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

public static Conv2DBackpropInputV2 <T> create (alcance del alcance , entrada del operando <T>, filtro del operando <T>, operando <T> outBackprop, lista de zancadas <largas>, relleno de cadena, opciones... )

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación Conv2DBackpropInputV2.

Parámetros
alcance alcance actual
aporte 4-D con forma `[lote, en_alto, en_ancho, en_canales]`. Sólo se utiliza la forma del tensor.
filtrar 4-D con forma `[altura_filtro, ancho_filtro, canales_entrada, canales_salida]`.
outBackprop 4-D con forma `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Los gradientes representan la salida de la convolución.
zancadas El paso de la ventana deslizante para cada dimensión de la entrada de la convolución. Debe estar en el mismo orden que la dimensión especificada con formato.
relleno El tipo de algoritmo de relleno que se utilizará.
opciones lleva valores de atributos opcionales
Devoluciones
  • una nueva instancia de Conv2DBackpropInputV2

público estático Conv2DBackpropInputV2.Options dataFormat (String dataFormat)

Parámetros
formato de datos Especifique el formato de datos de los datos de entrada y salida. Con el formato predeterminado "NHWC", los datos se almacenan en el orden de: [lote, en_alto, en_ancho, en_canales]. Alternativamente, el formato podría ser "NCHW", el orden de almacenamiento de datos de: [lote, en_canales, en_altura, en_ancho].

dilataciones estáticas públicas Conv2DBackpropInputV2.Options (List<Long> dilataciones)

Parámetros
dilataciones Tensor 1-D de longitud 4. El factor de dilatación para cada dimensión de "entrada". Si se establece en k > 1, se omitirán k-1 celdas entre cada elemento de filtro en esa dimensión. El orden de las dimensiones está determinado por el valor de `data_format`; consulte más arriba para obtener más detalles. Las dilataciones en las dimensiones de lote y profundidad deben ser 1.

público estático Conv2DBackpropInputV2.Options explicitPaddings (List<Long> explicitPaddings)

Parámetros
explícitoPaddings Si `padding` es `"EXPLICIT"`, la lista de cantidades de relleno explícito. Para la i-ésima dimensión, la cantidad de relleno insertado antes y después de la dimensión es `explicit_paddings[2 * i]` y `explicit_paddings[2 * i + 1]`, respectivamente. Si `padding` no es `"EXPLICIT"`, `explicit_paddings` debe estar vacío.

Salida pública <T> salida ()

4-D con forma `[lote, en_alto, en_ancho, en_canales]`. Degradado frente a la entrada de la convolución.

público estático Conv2DBackpropInputV2.Options useCudnnOnGpu (uso booleanoCudnnOnGpu)