सार्वजनिक अंतिम वर्ग Conv2dBackpropFilter
फ़िल्टर के संबंध में कनवल्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है।
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | Conv2dBackpropFilter.Options | Conv2dBackpropFilter के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <T TNumber बढ़ाता है > Conv2dBackpropFilter <T> | |
| स्थिर Conv2dBackpropFilter.Options | डेटाफ़ॉर्मेट (स्ट्रिंग डेटाफ़ॉर्मेट) |
| स्थिर Conv2dBackpropFilter.Options | फैलाव (सूची<लंबा> फैलाव) |
| स्थिर Conv2dBackpropFilter.Options | स्पष्टपैडिंग्स (सूची<लंबी> स्पष्टपैडिंग्स) |
| आउटपुट <T> | आउटपुट () 4-डी आकार के साथ `[फ़िल्टर_ऊंचाई, फ़िल्टर_चौड़ाई, इन_चैनल, आउट_चैनल]`। |
| स्थिर Conv2dBackpropFilter.Options | यूज़CudnnOnGpu (बूलियन यूज़CudnnOnGpu) |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "Conv2DBackpropFilter"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक Conv2dBackpropFilter <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, ऑपरेंड < TInt32 > फ़िल्टर आकार, ऑपरेंड <T> आउटबैकप्रॉप, सूची <लंबा> स्ट्राइड्स, स्ट्रिंग पैडिंग, विकल्प... विकल्प)
एक नया Conv2dBackpropFilter ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट | 4-डी आकार के साथ `[बैच, ऊंचाई में, चौड़ाई में, चैनल में]। |
| फ़िल्टरआकार | एक पूर्णांक वेक्टर `फ़िल्टर` के टेंसर आकार का प्रतिनिधित्व करता है, जहां `फ़िल्टर` एक 4-डी `[फ़िल्टर_हाइट, फ़िल्टर_विड्थ, इन_चैनल्स, आउट_चैनल्स]` टेंसर है। |
| आउटबैकप्रॉप | 4-डी आकार के साथ `[बैच, आउट_हाइट, आउट_विड्थ, आउट_चैनल]`। ग्रेजुएट्स कनवल्शन के आउटपुट को लिखते हैं। |
| प्रगति | कनवल्शन के इनपुट के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो की प्रगति। प्रारूप के साथ निर्दिष्ट आयाम के समान क्रम में होना चाहिए। |
| गद्दी | उपयोग करने के लिए पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार. |
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- Conv2dBackpropFilter का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक Conv2dBackpropFilter.Options डेटाफ़ॉर्मेट (स्ट्रिंग डेटाफ़ॉर्मेट)
पैरामीटर
| डेटा स्वरूप | इनपुट और आउटपुट डेटा का डेटा प्रारूप निर्दिष्ट करें। डिफ़ॉल्ट प्रारूप "एनएचडब्ल्यूसी" के साथ, डेटा को इस क्रम में संग्रहीत किया जाता है: [बैच, इन_हाइट, इन_विड्थ, इन_चैनल्स]। वैकल्पिक रूप से, प्रारूप "एनसीएचडब्ल्यू" हो सकता है, डेटा भंडारण क्रम: [बैच, इन_चैनल्स, इन_हाइट, इन_विड्थ]। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक Conv2dBackpropFilter.विकल्प फैलाव (सूची<लंबा> फैलाव)
पैरामीटर
| फैलाव | लंबाई का 1-डी टेंसर 4. 'इनपुट' के प्रत्येक आयाम के लिए फैलाव कारक। यदि k > 1 पर सेट किया जाता है, तो उस आयाम पर प्रत्येक फ़िल्टर तत्व के बीच k-1 छोड़ी गई कोशिकाएँ होंगी। आयाम क्रम `data_format` के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए ऊपर देखें। बैच में फैलाव और गहराई आयाम 1 होना चाहिए। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक Conv2dBackpropFilter.Options स्पष्टपैडिंग्स (सूची<लंबी> स्पष्टपैडिंग्स)
पैरामीटर
| स्पष्टपैडिंग | यदि `पैडिंग` ``स्पष्ट'' है, तो स्पष्ट पैडिंग राशियों की सूची। Iवें आयाम के लिए, आयाम से पहले और बाद में डाली गई पैडिंग की मात्रा क्रमशः `explicit_paddings[2 * i]` और `explicit_paddings[2 * i + 1]` है। यदि `पैडिंग` ``स्पष्ट'' नहीं है, तो `स्पष्ट_पैडिंग` खाली होना चाहिए। |
|---|
सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()
4-डी आकार के साथ `[फ़िल्टर_ऊंचाई, फ़िल्टर_चौड़ाई, इन_चैनल, आउट_चैनल]`। ग्रेडिएंट कनवल्शन के `फ़िल्टर` इनपुट को लिखता है।