Calcola il gradiente dell'interpolazione bilineare.
Classi nidificate
| classe | RidimensionaBilinearGrad.Options | Attributi facoltativi per ResizeBilinearGrad | |
Costanti
| Corda | OP_NAME | Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow |
Metodi pubblici
| ResizeBilinearGrad.Options statico | alignCorners (alignCorners booleano) |
| Uscita <T> | comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore. |
| statico <T estende TNumero > RidimensionaGradoBilineare <T> | |
| ResizeBilinearGrad.Options statico | halfPixelCenters (mezzoPixelCenter booleano) |
| Uscita <T> | produzione () 4-D con forma "[batch, orig_height, orig_width, channel]". |
Metodi ereditati
Costanti
Stringa finale statica pubblica OP_NAME
Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow
Metodi pubblici
public static ResizeBilinearGrad.Options alignCorners (Booleano alignCorners)
Parametri
| allinea Angoli | Se vero, i centri dei 4 pixel d'angolo dei tensori di input e grad sono allineati. Il valore predefinito è falso. |
|---|
Uscita pubblica <T> asOutput ()
Restituisce l'handle simbolico del tensore.
Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.
public static ResizeBilinearGrad <T> create ( Scope scope, Operando < TFloat32 > grads, Operando <T> originalImage, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ResizeBilinearGrad.
Parametri
| scopo | ambito attuale |
|---|---|
| laureati | 4-D con forma "[lotto, altezza, larghezza, canali]". |
| immagine originale | 4-D con forma "[batch, orig_height, orig_width, channel]", il tensore dell'immagine che è stato ridimensionato. |
| opzioni | trasporta valori di attributi opzionali |
ritorna
- una nuova istanza di ResizeBilinearGrad
Uscita pubblica <T> uscita ()
4-D con forma "[batch, orig_height, orig_width, channel]". Gradienti rispetto all'immagine di input. L'immagine di input deve essere float o double.
Calcola il gradiente dell'interpolazione bilineare.
Classi nidificate
| classe | RidimensionaBilinearGrad.Options | Attributi facoltativi per ResizeBilinearGrad | |
Costanti
| Corda | OP_NAME | Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow |
Metodi pubblici
| ResizeBilinearGrad.Options statico | alignCorners (alignCorners booleano) |
| Uscita <T> | comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore. |
| statico <T estende TNumero > RidimensionaGradoBilineare <T> | |
| ResizeBilinearGrad.Options statico | halfPixelCenters (mezzoPixelCenter booleano) |
| Uscita <T> | produzione () 4-D con forma "[batch, orig_height, orig_width, channel]". |
Metodi ereditati
Costanti
Stringa finale statica pubblica OP_NAME
Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow
Metodi pubblici
public static ResizeBilinearGrad.Options alignCorners (Booleano alignCorners)
Parametri
| allinea Angoli | Se vero, i centri dei 4 pixel d'angolo dei tensori di input e grad sono allineati. Il valore predefinito è falso. |
|---|
Uscita pubblica <T> asOutput ()
Restituisce l'handle simbolico del tensore.
Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.
public static ResizeBilinearGrad <T> create ( Scope scope, Operando < TFloat32 > grads, Operando <T> originalImage, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ResizeBilinearGrad.
Parametri
| scopo | ambito attuale |
|---|---|
| laureati | 4-D con forma "[lotto, altezza, larghezza, canali]". |
| immagine originale | 4-D con forma "[batch, orig_height, orig_width, channel]", il tensore dell'immagine che è stato ridimensionato. |
| opzioni | trasporta valori di attributi opzionali |
ritorna
- una nuova istanza di ResizeBilinearGrad
Uscita pubblica <T> uscita ()
4-D con forma "[batch, orig_height, orig_width, channel]". Gradienti rispetto all'immagine di input. L'immagine di input deve essere float o double.