공개 최종 클래스 CropAndResizeGradImage
입력 이미지 텐서에 대한 Crop_and_resize 작업의 기울기를 계산합니다.
중첩 클래스
| 수업 | CropAndResizeGradImage.Options | CropAndResizeGradImage 의 선택적 속성 | |
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| static <T는 TNumber를 확장합니다. > CropAndResizeGradImage <T> | |
| 정적 CropAndResizeGradImage.Options | 메소드 (문자열 메소드) |
| 출력 <T> | 출력 () `[배치, 이미지_높이, 이미지_폭, 깊이]` 형태의 4D 텐서. |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "CropAndResizeGradImage"
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 CropAndResizeGradImage <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TFloat32 > grads, 피연산자 < TFloat32 > 상자, 피연산자 < TInt32 > boxInd, 피연산자 < TInt32 > imageSize, Class<T> T, 옵션... 옵션)
새로운 CropAndResizeGradImage 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 졸업생 | `[num_boxes, 자르기_높이, 자르기_너비, 깊이]` 모양의 4D 텐서. |
| 상자 | `[num_boxes, 4]` 모양의 2D 텐서. 텐서의 `i`번째 행은 `box_ind[i]` 이미지의 상자 좌표를 지정하고 정규화된 좌표 `[y1, x1, y2, x2]`로 지정됩니다. `y`의 정규화된 좌표 값은 `y * (image_height - 1)`의 이미지 좌표에 매핑되므로 정규화된 이미지 높이의 `[0, 1]` 간격은 `[0, image_height - 1)에 매핑됩니다. ] 이미지 높이 좌표. y1 > y2를 허용합니다. 이 경우 샘플링된 자르기는 원본 이미지를 위아래로 뒤집은 버전입니다. 너비 치수도 유사하게 처리됩니다. `[0, 1]` 범위 밖의 정규화된 좌표가 허용됩니다. 이 경우 `외삽_값`을 사용하여 입력 이미지 값을 추정합니다. |
| 박스인드 | `[0, 배치)`에 int32 값이 있는 `[num_boxes]` 모양의 1D 텐서. `box_ind[i]` 값은 `i` 번째 상자가 참조하는 이미지를 지정합니다. |
| 이미지 크기 | 원본 이미지 크기를 포함하는 '[batch, image_height, image_width, 깊이]' 값을 갖는 1차원 텐서. '이미지_높이'와 '이미지_너비'는 모두 양수여야 합니다. |
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- CropAndResizeGradImage의 새 인스턴스
공개 정적 CropAndResizeGradImage.Options 메서드 (문자열 메서드)
매개변수
| 방법 | 보간 방법을 지정하는 문자열입니다. 현재는 'bilinear'만 지원됩니다. |
|---|