Calcula os gradientes de convolução em relação à entrada.
Classes aninhadas
aula | Conv2dBackpropInput.Options | Atributos opcionais para Conv2dBackpropInput |
Constantes
Corda | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow |
Métodos Públicos
Saída <T> | asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor. |
estático <T estende TNumber > Conv2dBackpropInput <T> | |
Conv2dBackpropInput.Options estático | dataFormat (String dataFormat) |
Conv2dBackpropInput.Options estático | dilatações (List<Long> dilatações) |
Conv2dBackpropInput.Options estático | explicitPaddings (Lista<Long> explicitPaddings) |
Saída <T> | saída () 4-D com forma `[batch, in_height, in_width, in_channels]`. |
Conv2dBackpropInput.Options estático | useCudnnOnGpu (booleano useCudnnOnGpu) |
Métodos herdados
booleano final | é igual (objeto obj) |
int final | código hash () |
Operação | |
sequência final |
boleano | é igual (objeto arg0) |
aula final<?> | getClass () |
interno | código hash () |
vazio final | notificar () |
vazio final | notificar todos () |
Corda | para sequenciar () |
vazio final | espere (long arg0, int arg1) |
vazio final | espere (arg0 longo) |
vazio final | espere () |
ambiente de execução abstrato | env () Retorne o ambiente de execução em que esta operação foi criada. |
operação abstrata |
saída abstrata <T> | asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor. |
abstrato T | comoTensor () Retorna o tensor neste operando. |
forma abstrata | |
Classe abstrata<T> | tipo () Retorna o tipo de tensor deste operando |
Constantes
String final estática pública OP_NAME
O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow
Métodos Públicos
Saída pública <T> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static Conv2dBackpropInput <T> create ( Escopo do escopo , Operando < TInt32 > inputSizes, Operando <T> filtro, Operando <T> outBackprop, List<Long> strides, String padding, Options... options)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação Conv2dBackpropInput.
Parâmetros
escopo | escopo atual |
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tamanhos de entrada | Um vetor inteiro que representa a forma de `entrada`, onde `entrada` é um tensor 4-D `[lote, altura, largura, canais]`. |
filtro | 4-D com forma `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`. |
outBackprop | 4-D com forma `[lote, out_height, out_width, out_channels]`. Os gradientes representam a saída da convolução. |
avanços | O avanço da janela deslizante para cada dimensão da entrada da convolução. Deve estar na mesma ordem que a dimensão especificada com formato. |
preenchimento | O tipo de algoritmo de preenchimento a ser usado. |
opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de Conv2dBackpropInput
público estático Conv2dBackpropInput.Options dataFormat (String dataFormat)
Parâmetros
formato de dados | Especifique o formato dos dados de entrada e saída. Com o formato padrão "NHWC", os dados são armazenados na ordem de: [lote, in_height, in_width, in_channels]. Alternativamente, o formato pode ser "NCHW", a ordem de armazenamento de dados de: [lote, in_channels, in_height, in_width]. |
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dilatações públicas estáticas de Conv2dBackpropInput.Options (dilatações de List<Long>)
Parâmetros
dilatações | Tensor 1-D de comprimento 4. O fator de dilatação para cada dimensão de `entrada`. Se definido como k > 1, haverá k-1 células ignoradas entre cada elemento de filtro nessa dimensão. A ordem das dimensões é determinada pelo valor de `data_format`, veja detalhes acima. As dilatações nas dimensões do lote e profundidade devem ser 1. |
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public static Conv2dBackpropInput.Options explicitPaddings (List<Long> explicitPaddings)
Parâmetros
explícitoPaddings | Se `padding` for `"EXPLICIT"`, a lista de valores de preenchimento explícitos. Para a i-ésima dimensão, a quantidade de preenchimento inserida antes e depois da dimensão é `explicit_paddings[2 * i]` e `explicit_paddings[2 * i + 1]`, respectivamente. Se `padding` não for `"EXPLICIT"`, `explicit_paddings` deve estar vazio. |
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Saída pública <T> saída ()
4-D com forma `[batch, in_height, in_width, in_channels]`. Gradiente em relação à entrada da convolução.