Conv2DBackpropInputV2

classe final pública Conv2DBackpropInputV2

Calcula os gradientes de convolução em relação à entrada.

Classes aninhadas

aula Conv2DBackpropInputV2.Options Atributos opcionais para Conv2DBackpropInputV2

Métodos Públicos

Saída <T>
asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
estático <T estende número> Conv2DBackpropInputV2 <T>
create (escopo do escopo , entrada do operando <T>, filtro do operando <T>, outBackprop do operando <T>, passos de lista<longos>, preenchimento de string, opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação Conv2DBackpropInputV2.
Conv2DBackpropInputV2.Options estático
dataFormat (String dataFormat)
Conv2DBackpropInputV2.Options estático
dilatações (List<Long> dilatações)
Conv2DBackpropInputV2.Options estático
explicitPaddings (Lista<Long> explicitPaddings)
Saída <T>
saída ()
4-D com forma `[batch, in_height, in_width, in_channels]`.
Conv2DBackpropInputV2.Options estático
useCudnnOnGpu (booleano useCudnnOnGpu)

Métodos herdados

Métodos Públicos

Saída pública <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico de um tensor.

As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static Conv2DBackpropInputV2 <T> create (Escopo do escopo , entrada do operando <T>, filtro do operando <T>, outBackprop do operando <T>, passos de lista<longos>, preenchimento de string, opções... opções)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação Conv2DBackpropInputV2.

Parâmetros
escopo escopo atual
entrada 4-D com forma `[batch, in_height, in_width, in_channels]`. Apenas a forma do tensor é usada.
filtro 4-D com forma `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`.
outBackprop 4-D com forma `[lote, out_height, out_width, out_channels]`. Os gradientes representam a saída da convolução.
avanços O avanço da janela deslizante para cada dimensão da entrada da convolução. Deve estar na mesma ordem que a dimensão especificada com formato.
preenchimento O tipo de algoritmo de preenchimento a ser usado.
opções carrega valores de atributos opcionais
Devoluções
  • uma nova instância de Conv2DBackpropInputV2

público estático Conv2DBackpropInputV2.Options dataFormat (String dataFormat)

Parâmetros
formato de dados Especifique o formato dos dados de entrada e saída. Com o formato padrão "NHWC", os dados são armazenados na ordem de: [lote, in_height, in_width, in_channels]. Alternativamente, o formato pode ser "NCHW", a ordem de armazenamento de dados de: [lote, in_channels, in_height, in_width].

dilatações públicas estáticas de Conv2DBackpropInputV2.Options (dilatações de List<Long>)

Parâmetros
dilatações Tensor 1-D de comprimento 4. O fator de dilatação para cada dimensão de `entrada`. Se definido como k > 1, haverá k-1 células ignoradas entre cada elemento de filtro nessa dimensão. A ordem das dimensões é determinada pelo valor de `data_format`, veja detalhes acima. As dilatações nas dimensões do lote e profundidade devem ser 1.

public static Conv2DBackpropInputV2.Options explicitPaddings (List<Long> explicitPaddings)

Parâmetros
explícitoPaddings Se `padding` for `"EXPLICIT"`, a lista de valores de preenchimento explícitos. Para a i-ésima dimensão, a quantidade de preenchimento inserida antes e depois da dimensão é `explicit_paddings[2 * i]` e `explicit_paddings[2 * i + 1]`, respectivamente. Se `padding` não for `"EXPLICIT"`, `explicit_paddings` deve estar vazio.

Saída pública <T> saída ()

4-D com forma `[batch, in_height, in_width, in_channels]`. Gradiente em relação à entrada da convolução.

public static Conv2DBackpropInputV2.Options useCudnnOnGpu (booleano useCudnnOnGpu)