सार्वजनिक अंतिम वर्ग Conv2DBackpropInputV2
इनपुट के संबंध में कनवल्शन के ग्रेडिएंट्स की गणना करता है।
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | Conv2DBackpropInputV2.Options | Conv2DBackpropInputV2 के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <टी> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का सांकेतिक हैंडल लौटाता है. |
| स्थिर <टी नंबर बढ़ाता है> Conv2DBackpropInputV2 <T> | |
| स्थिर Conv2DBackpropInputV2.Options | डेटाफॉर्मेट (स्ट्रिंग डेटाफॉर्मेट) |
| स्थिर Conv2DBackpropInputV2.Options | फैलाव (सूची <लंबा> फैलाव) |
| स्थिर Conv2DBackpropInputV2.Options | स्पष्ट पैडिंग (सूची <लंबी> स्पष्ट पैडिंग) |
| आउटपुट <टी> | आउटपुट () आकार के साथ 4-डी [बैच, इन_हाइट, इन_विड्थ, इन_चैनल्स]। |
| स्थिर Conv2DBackpropInputV2.Options | useCudnnOnGpu (बूलियन उपयोगCudnnOnGpu) |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <टी> आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का सांकेतिक हैंडल लौटाता है.
TensorFlow संचालन के इनपुट अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट होते हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक Conv2DBackpropInputV2 <T> बनाएँ ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, ऑपरेंड <T> फ़िल्टर, ऑपरेंड <T> आउटबैकप्रॉप, सूची <लॉन्ग> स्ट्राइड्स, स्ट्रिंग पैडिंग, विकल्प ... विकल्प)
एक नया Conv2DBackpropInputV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान गुंजाइश |
|---|---|
| इनपुट | आकार के साथ 4-डी [बैच, इन_हाइट, इन_विड्थ, इन_चैनल्स]। केवल टेंसर के आकार का उपयोग किया जाता है। |
| फ़िल्टर | आकार के साथ 4-डी `[फ़िल्टर_हाइट, फ़िल्टर_चौड़ाई, इन_चैनल, आउट_चैनल]`। |
| outBackprop | आकार के साथ 4-डी `[बैच, आउट_हाइट, आउट_विड्थ, आउट_चैनल]`। ग्रेडियेंट कनवल्शन के आउटपुट को wrt करते हैं। |
| प्रगति | कनवल्शन के इनपुट के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो का स्ट्राइड। प्रारूप के साथ निर्दिष्ट आयाम के समान क्रम में होना चाहिए। |
| गद्दी | उपयोग करने के लिए पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार। |
| विकल्प | वैकल्पिक विशेषता मान रखता है |
रिटर्न
- Conv2DBackpropInputV2 का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक Conv2DBackpropInputV2.Options dataFormat (स्ट्रिंग डेटाफ़ॉर्मेट)
पैरामीटर
| डेटा स्वरूप | इनपुट और आउटपुट डेटा के डेटा प्रारूप को निर्दिष्ट करें। डिफ़ॉल्ट प्रारूप "एनएचडब्ल्यूसी" के साथ, डेटा को इस क्रम में संग्रहीत किया जाता है: [बैच, इन_हाइट, इन_विड्थ, इन_चैनल्स]। वैकल्पिक रूप से, प्रारूप "NCHW" हो सकता है, इसका डेटा भंडारण क्रम: [बैच, इन_चैनल्स, इन_हाइट, इन_विड्थ]। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक Conv2DBackpropInputV2.Options फैलाव (सूची <लंबा> फैलाव)
पैरामीटर
| फैलाव | लंबाई 4 का 1-डी टेन्सर। `इनपुट` 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 छोड़े गए कक्ष होंगे। आयाम क्रम `data_format` के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए ऊपर देखें। बैच और गहराई आयामों में फैलाव 1 होना चाहिए। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक Conv2DBackpropInputV2. विकल्प स्पष्ट पैडिंग (सूची <लंबा> स्पष्ट पैडिंग)
पैरामीटर
| स्पष्ट पैडिंग | यदि `पैडिंग` `"स्पष्ट"` है, तो स्पष्ट पैडिंग राशियों की सूची। Iवें आयाम के लिए, आयाम के पहले और बाद में डाली गई पैडिंग की मात्रा क्रमशः `explicit_paddings[2 * i]` और `explicit_paddings[2 * i + 1]` है। यदि `पैडिंग` `"स्पष्ट"` नहीं है, तो `स्पष्ट_पैडिंग` खाली होना चाहिए। |
|---|
सार्वजनिक आउटपुट <टी> आउटपुट ()
आकार के साथ 4-डी [बैच, इन_हाइट, इन_विड्थ, इन_चैनल्स]। ग्रेडिएंट कनवल्शन के इनपुट को wrt करता है।
सार्वजनिक अंतिम वर्ग Conv2DBackpropInputV2
इनपुट के संबंध में कनवल्शन के ग्रेडिएंट्स की गणना करता है।
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | Conv2DBackpropInputV2.Options | Conv2DBackpropInputV2 के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <टी> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का सांकेतिक हैंडल लौटाता है. |
| स्थिर <टी नंबर बढ़ाता है> Conv2DBackpropInputV2 <T> | |
| स्थिर Conv2DBackpropInputV2.Options | डेटाफॉर्मेट (स्ट्रिंग डेटाफॉर्मेट) |
| स्थिर Conv2DBackpropInputV2.Options | फैलाव (सूची <लंबा> फैलाव) |
| स्थिर Conv2DBackpropInputV2.Options | स्पष्ट पैडिंग (सूची <लंबी> स्पष्ट पैडिंग) |
| आउटपुट <टी> | आउटपुट () आकार के साथ 4-डी [बैच, इन_हाइट, इन_विड्थ, इन_चैनल्स]। |
| स्थिर Conv2DBackpropInputV2.Options | useCudnnOnGpu (बूलियन उपयोगCudnnOnGpu) |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <टी> आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का सांकेतिक हैंडल लौटाता है.
TensorFlow संचालन के इनपुट अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट होते हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक Conv2DBackpropInputV2 <T> बनाएँ ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, ऑपरेंड <T> फ़िल्टर, ऑपरेंड <T> आउटबैकप्रॉप, सूची <लॉन्ग> स्ट्राइड्स, स्ट्रिंग पैडिंग, विकल्प ... विकल्प)
एक नया Conv2DBackpropInputV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान गुंजाइश |
|---|---|
| इनपुट | आकार के साथ 4-डी [बैच, इन_हाइट, इन_विड्थ, इन_चैनल्स]। केवल टेंसर के आकार का उपयोग किया जाता है। |
| फ़िल्टर | आकार के साथ 4-डी `[फ़िल्टर_हाइट, फ़िल्टर_चौड़ाई, इन_चैनल, आउट_चैनल]`। |
| outBackprop | आकार के साथ 4-डी `[बैच, आउट_हाइट, आउट_विड्थ, आउट_चैनल]`। ग्रेडियेंट कनवल्शन के आउटपुट को wrt करते हैं। |
| प्रगति | कनवल्शन के इनपुट के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो का स्ट्राइड। प्रारूप के साथ निर्दिष्ट आयाम के समान क्रम में होना चाहिए। |
| गद्दी | उपयोग करने के लिए पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार। |
| विकल्प | वैकल्पिक विशेषता मान रखता है |
रिटर्न
- Conv2DBackpropInputV2 का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक Conv2DBackpropInputV2.Options dataFormat (स्ट्रिंग डेटाफ़ॉर्मेट)
पैरामीटर
| डेटा स्वरूप | इनपुट और आउटपुट डेटा के डेटा प्रारूप को निर्दिष्ट करें। डिफ़ॉल्ट प्रारूप "एनएचडब्ल्यूसी" के साथ, डेटा को इस क्रम में संग्रहीत किया जाता है: [बैच, इन_हाइट, इन_विड्थ, इन_चैनल्स]। वैकल्पिक रूप से, प्रारूप "NCHW" हो सकता है, इसका डेटा भंडारण क्रम: [बैच, इन_चैनल्स, इन_हाइट, इन_विड्थ]। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक Conv2DBackpropInputV2.Options फैलाव (सूची <लंबा> फैलाव)
पैरामीटर
| फैलाव | लंबाई 4 का 1-डी टेन्सर। `इनपुट` 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 छोड़े गए कक्ष होंगे। आयाम क्रम `data_format` के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए ऊपर देखें। बैच और गहराई आयामों में फैलाव 1 होना चाहिए। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक Conv2DBackpropInputV2. विकल्प स्पष्ट पैडिंग (सूची <लंबा> स्पष्ट पैडिंग)
पैरामीटर
| स्पष्ट पैडिंग | यदि `पैडिंग` `"स्पष्ट"` है, तो स्पष्ट पैडिंग राशियों की सूची। Iवें आयाम के लिए, आयाम के पहले और बाद में डाली गई पैडिंग की मात्रा क्रमशः `explicit_paddings[2 * i]` और `explicit_paddings[2 * i + 1]` है। यदि `पैडिंग` `"स्पष्ट"` नहीं है, तो `स्पष्ट_पैडिंग` खाली होना चाहिए। |
|---|
सार्वजनिक आउटपुट <टी> आउटपुट ()
आकार के साथ 4-डी [बैच, इन_हाइट, इन_विड्थ, इन_चैनल्स]। ग्रेडिएंट कनवल्शन के इनपुट को wrt करता है।