Conv2dBackpropFilter

genel son sınıf Conv2dBackpropFilter

Filtreye göre evrişim gradyanlarını hesaplar.

İç İçe Sınıflar

sınıf Conv2dBackpropFilter.Options Conv2dBackpropFilter için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış <T>
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
static <T , TNumber'ı genişletir > Conv2dBackpropFilter <T>
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> girişi, İşlenen < TInt32 > filterSizes, İşlenen <T> outBackprop, Liste<Uzun> adımlar, Dize dolgusu, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir Conv2dBackpropFilter işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
statik Conv2dBackpropFilter.Options
dataFormat (Dize dataFormat)
statik Conv2dBackpropFilter.Options
dilatasyonlar (Liste<Uzun> dilatasyonlar)
statik Conv2dBackpropFilter.Options
explicitPaddings (List<Long>explicitPaddings)
Çıkış <T>
çıktı ()
`[filtre_yüksekliği, filtre_genişliği, kanal içi, kanal dışı]' şeklinde 4-D.
statik Conv2dBackpropFilter.Options
useCudnnOnGpu (Boolean useCudnnOnGpu)

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "Conv2DBackpropFilter"

Genel Yöntemler

genel Çıkış <T> asOutput ()

Tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.

public static Conv2dBackpropFilter <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> girişi, İşlenen < TInt32 > filterSizes, İşlenen <T> outBackprop, Liste<Uzun> adımlar, Dize doldurma, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir Conv2dBackpropFilter işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
giriş "[toplu, yükseklik_içi, genişlik_içi,kanal_içi]" şeklinde 4-D.
filtreBoyutları "Filtre"nin tensör şeklini temsil eden bir tamsayı vektörü; burada "filtre", 4 boyutlu bir "[filtre_yüksekliği, filtre_genişliği, kanal içi, kanal dışı]" tensörüdür.
outBackprop "[toplu iş, dış_yükseklik, dış_genişlik, kanal_dışı]" şeklinde 4-D. Degradeler evrişimin çıktısına göredir.
adımlar Evrişim girişinin her boyutu için kayan pencerenin adımı. Formatla belirtilen boyutla aynı sırada olmalıdır.
dolgu malzemesi Kullanılacak doldurma algoritmasının türü.
seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İadeler
  • Conv2dBackpropFilter'ın yeni bir örneği

public static Conv2dBackpropFilter.Options dataFormat (String dataFormat)

Parametreler
veri formatı Giriş ve çıkış verilerinin veri formatını belirtin. Varsayılan format "NHWC" ile veriler şu sırayla saklanır: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Alternatif olarak format, veri depolama sırası olan "NCHW" olabilir: [batch, in_channels, in_height, in_width].

public static Conv2dBackpropFilter.Options genişletmeleri (List<Long> genişletmeleri)

Parametreler
genişlemeler 1-D uzunluk tensörü 4. 'Giriş'in her boyutu için genişleme faktörü. k > 1 olarak ayarlanırsa, o boyuttaki her filtre elemanı arasında k-1 atlanan hücre olacaktır. Boyut sırası "data_format" değerine göre belirlenir; ayrıntılar için yukarıya bakın. Parti ve derinlik boyutlarındaki genişlemeler 1 olmalıdır.

public static Conv2dBackpropFilter.OptionsexplicitPaddings ( List<Long>explicitPaddings)

Parametreler
açık Dolgular 'Padding', '"EXPLICIT"` ise, açık dolgu miktarlarının listesi. i. boyut için, boyuttan önce ve sonra eklenen dolgu miktarı sırasıyla "explicit_paddings[2 * i]" ve "explicit_paddings[2 * i + 1]" şeklindedir. "Padding" "EXPLICIT" değilse, "explicit_paddings" boş olmalıdır.

genel Çıkış <T> çıkışı ()

`[filtre_yüksekliği, filtre_genişliği, kanal içi, kanal dışı]' şeklinde 4-D. Evrişimin "filtre" girişine göre degrade.

public static Conv2dBackpropFilter.Options useCudnnOnGpu (Boolean useCudnnOnGpu)