classe finale publique BiasAddGrad
L'opération inverse pour "BiasAdd" sur le tenseur "bias".
Il accumule toutes les valeurs de out_backprop dans la dimension de fonctionnalité. Pour le format de données NHWC, la dimension de l'entité est la dernière. Pour le format de données NCHW, la dimension de la fonctionnalité est l'avant-dernière.
Classes imbriquées
| classe | BiasAddGrad.Options | Attributs facultatifs pour BiasAddGrad | |
Constantes
| Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
| Sortie <T> | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur. |
| statique <T étend TType > BiasAddGrad <T> | créer ( Scope scope, Opérande <T> outBackprop, Options... options) Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération BiasAddGrad. |
| BiasAddGrad.Options statique | dataFormat (Chaîne dataFormat) |
| Sortie <T> | sortir () 1-D avec la taille de la dimension caractéristique de `out_backprop`. |
Méthodes héritées
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Valeur constante : "BiasAddGrad"
Méthodes publiques
sortie publique <T> asOutput ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static BiasAddGrad <T> create ( Scope scope, Operand <T> outBackprop, Options... options)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération BiasAddGrad.
Paramètres
| portée | portée actuelle |
|---|---|
| outBackprop | N'importe quel nombre de dimensions. |
| choix | porte des valeurs d'attributs facultatifs |
Retour
- une nouvelle instance de BiasAddGrad
public statique BiasAddGrad.Options dataFormat (String dataFormat)
Paramètres
| format de données | Spécifiez le format de données des données d'entrée et de sortie. Avec le format par défaut « NHWC », le tenseur de biais sera ajouté à la dernière dimension du tenseur de valeur. Alternativement, le format pourrait être « NCHW », l'ordre de stockage des données étant : [batch, in_channels, in_height, in_width]. Le tenseur sera ajouté à "in_channels", l'avant-dernière dimension. |
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