Conv3dBackpropInput

lớp cuối cùng công khai Conv3dBackpropInput

Tính toán độ dốc của tích chập 3-D đối với đầu vào.

Các lớp lồng nhau

lớp học Conv3dBackpropInput.Options Thuộc tính tùy chọn cho Conv3dBackpropInput

Hằng số

Sợi dây OP_NAME Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Phương pháp công cộng

Đầu ra <U>
asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
tĩnh <U mở rộng TNumber > Conv3dBackpropInput <U>
tạo ( Phạm vi phạm vi , Toán hạng <? mở rộng TNumber > inputSizes, bộ lọc Toán hạng <U>, Toán hạng <U> outBackprop, Danh sách<Long> bước tiến, Đệm chuỗi, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao gồm một thao tác Conv3dBackpropInput mới.
Conv3dBackpropInput.Options tĩnh
dataFormat (Định dạng dữ liệu chuỗi)
Conv3dBackpropInput.Options tĩnh
độ giãn nở (Danh sách độ giãn <Long>)
Đầu ra <U>

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: "Conv3DBackpropInputV2"

Phương pháp công cộng

Đầu ra công khai <U> 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 Conv3dBackpropInput <U> tạo ( Phạm vi phạm vi , Toán hạng <? mở rộng TNumber > inputSizes, bộ lọc Toán hạng <U>, Toán hạng <U> outBackprop, Danh sách<Long> bước tiến, Đệm chuỗi, Tùy chọn... tùy chọn)

Phương thức gốc để tạo một lớp bao gồm một thao tác Conv3dBackpropInput mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
kích thước đầu vào Một vectơ số nguyên biểu thị hình dạng tenxơ của `input`, trong đó `input` là tenxơ 5-D `[batch, deep, row, cols, in_channels]`.
lọc Hình dạng `[độ sâu, hàng, cột, kênh trong, kênh ngoài]`. `in_channels` phải khớp giữa `input` và `filter`.
outBackprop Tín hiệu backprop có hình dạng `[batch, out_deep, out_rows, out_cols, out_channels]`.
bước tiến Tenxơ 1-D có chiều dài 5. Bước của cửa sổ trượt cho mỗi chiều của `đầu vào`. Phải có `sải bước[0] = bước tiến[4] = 1`.
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 Conv3dBackpropInput

public static Conv3dBackpropInput.Options dataFormat (String dataFormat)

Thông số
định dạng dữ liệu Định dạng dữ liệu của dữ liệu đầu vào và đầu ra. Với định dạng mặc định "NDHWC", dữ liệu được lưu trữ theo thứ tự: [batch, in_deep, in_height, in_width, in_channels]. Ngoài ra, định dạng có thể là "NCDHW", thứ tự lưu trữ dữ liệu là: [batch, in_channels, in_deep, in_height, in_width].

public static Conv3dBackpropInput.Options giãn nở (Danh sách giãn nở <Long>)

Thông số
sự giãn nở Tenxơ 1-D có độ dài 5. Hệ số giãn nở cho mỗi chiều của `đầu vào`. Nếu được đặt thành k > 1, sẽ có k-1 ô bị bỏ qua giữa mỗi phần tử bộ lọc trên thứ nguyên đó. Thứ tự thứ nguyên được xác định bởi giá trị của `data_format`, xem chi tiết ở trên. Độ giãn nở của kích thước lô và độ sâu phải bằng 1.

Đầu ra công khai đầu ra <U> ()