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. |
| static <T extends Number> Conv2DBackpropInputV2 <T> | |
| Conv2DBackpropInputV2.Options estático | dataFormat (String dataFormat) |
| Conv2DBackpropInputV2.Options estático | dilatações (List<Long> dilatações) |
| Conv2DBackpropInputV2.Options estático | explicitPaddings (List<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
public Output <T> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
As entradas para as operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa a computação da entrada.
public static Conv2DBackpropInputV2 <T> create ( Scope scope, Operand <T> input, Operand <T> filter, Operand <T> outBackprop, List<Long> strides, String padding, Options... options)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação Conv2DBackpropInputV2.
Parâmetros
| escopo | escopo atual |
|---|---|
| entrada | 4-D com forma `[batch, in_height, in_width, in_channels]`. Somente a forma do tensor é usada. |
| filtro | 4-D com forma `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`. |
| outBackprop | 4-D com forma `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Gradientes são a saída da convolução. |
| passos largos | O passo 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
public static 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: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Como alternativa, o formato pode ser "NCHW", a ordem de armazenamento de dados de: [batch, in_channels, in_height, in_width]. |
|---|
public static Conv2DBackpropInputV2.Options dilatations (List<Long> dilatations)
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 da dimensão é determinada pelo valor de `data_format`, veja acima para detalhes. Dilatações no lote e dimensões de profundidade devem ser 1. |
|---|
public static Conv2DBackpropInputV2.Options explicitPaddings (List<Long> explicitPaddings)
Parâmetros
| explícitoPaddings | Se `preenchimento` for `"EXPLICIT"`, a lista de quantidades de preenchimento explícito. Para a i-ésima dimensão, a quantidade de preenchimento inserido 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]`. Gradient wrt a entrada da convolução.
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. |
| static <T extends Number> Conv2DBackpropInputV2 <T> | |
| Conv2DBackpropInputV2.Options estático | dataFormat (String dataFormat) |
| Conv2DBackpropInputV2.Options estático | dilatações (List<Long> dilatações) |
| Conv2DBackpropInputV2.Options estático | explicitPaddings (List<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
public Output <T> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
As entradas para as operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa a computação da entrada.
public static Conv2DBackpropInputV2 <T> create ( Scope scope, Operand <T> input, Operand <T> filter, Operand <T> outBackprop, List<Long> strides, String padding, Options... options)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação Conv2DBackpropInputV2.
Parâmetros
| escopo | escopo atual |
|---|---|
| entrada | 4-D com forma `[batch, in_height, in_width, in_channels]`. Somente a forma do tensor é usada. |
| filtro | 4-D com forma `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`. |
| outBackprop | 4-D com forma `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Gradientes são a saída da convolução. |
| passos largos | O passo 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
public static 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: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Como alternativa, o formato pode ser "NCHW", a ordem de armazenamento de dados de: [batch, in_channels, in_height, in_width]. |
|---|
public static Conv2DBackpropInputV2.Options dilatations (List<Long> dilatations)
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 da dimensão é determinada pelo valor de `data_format`, veja acima para detalhes. Dilatações no lote e dimensões de profundidade devem ser 1. |
|---|
public static Conv2DBackpropInputV2.Options explicitPaddings (List<Long> explicitPaddings)
Parâmetros
| explícitoPaddings | Se `preenchimento` for `"EXPLICIT"`, a lista de quantidades de preenchimento explícito. Para a i-ésima dimensão, a quantidade de preenchimento inserido 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]`. Gradient wrt a entrada da convolução.