lớp cuối cùng công khai AvgPoolGrad
Tính toán độ dốc của hàm gộp trung bình.
Các lớp lồng nhau
| lớp học | AvgPoolGrad.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AvgPoolGrad | |
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công cộng
| Đầu ra <T> | asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor. |
| tĩnh <T mở rộng TNumber > AvgPoolGrad <T> | |
| AvgPoolGrad.Options tĩnh | dataFormat (Định dạng dữ liệu chuỗi) |
| Đầu ra <T> | đầu ra () 4-D. |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Giá trị không đổi: "AvgPoolGrad"
Phương pháp công cộng
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
public static AvgPoolGrad <T> tạo ( Phạm vi phạm vi , Toán hạng < TInt32 > origInputShape, Toán hạng <T> grad, Danh sách<Long> ksize, Danh sách<Long> bước tiến, Đệm chuỗi, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác AvgPoolGrad mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| nguồn gốcInputShape | 1-D. Hình dạng của dữ liệu đầu vào ban đầu thành `avg_pool`. |
| tốt nghiệp | 4-D với hình dạng `[lô, chiều cao, chiều rộng, kênh]`. Chuyển màu ghi kết quả đầu ra của `avg_pool`. |
| kích cỡ | Kích thước của cửa sổ trượt cho từng chiều của đầu vào. |
| bước tiến | Bước tiến của cửa sổ trượt đối với từng chiều của đầu vào. |
| phần đệm | Loại thuật toán đệm sẽ sử dụng. |
| tùy chọn | mang các giá trị thuộc tính tùy chọn |
Trả lại
- một phiên bản mới của AvgPoolGrad
public static AvgPoolGrad.Options dataFormat (String dataFormat)
Thông số
| định dạng dữ liệu | Chỉ định định dạng dữ liệu của dữ liệu đầu vào và đầu ra. Với định dạng mặc định "NHWC", dữ liệu được lưu trữ theo thứ tự: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Ngoài ra, định dạng có thể là "NCHW", thứ tự lưu trữ dữ liệu là: [batch, in_channels, in_height, in_width]. |
|---|