DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter

lớp cuối cùng công khai DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter

Tính toán độ dốc tích chập theo chiều sâu đối với bộ lọc.

Các lớp lồng nhau

lớp học Theo chiều sâuConv2dNativeBackpropFilter.Options Thuộc tính tùy chọn cho DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter

Hằng số

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

Phương pháp công khai

Đầu ra <T>
asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
tĩnh <T mở rộng TNumber > DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T>
tạo ( Phạm vi phạm vi , đầu vào Toán hạng <T>, Toán hạng < TInt32 > filterSizes, Toán hạng <T> outBackprop, Danh sách<Long> bước tiến, Đệm chuỗi, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao gồm thao tác DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter mới.
tĩnh DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Options
dataFormat (Định dạng dữ liệu chuỗi)
tĩnh DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Options
độ giãn nở (Danh sách độ giãn <Long>)
tĩnh DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Options
Paddings rõ ràng (Danh sách<Long> Paddings rõ ràng)
Đầu ra <T>
đầu ra ()
4-D với hình dạng `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`.

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: "DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter"

Phương pháp công khai

Đầu ra công khai <T> 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 DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T> tạo ( Phạm vi phạm vi , đầu vào Toán hạng <T>, Toán hạng < TInt32 > filterSizes, Toán hạng <T> outBackprop, Danh sách<Long> bước tiến, Đệm chuỗi, Tùy chọn... tùy chọn)

Phương thức gốc để tạo một lớp bao gồm thao tác DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
đầu vào 4-D với hình dạng dựa trên `data_format`. Ví dụ: nếu `data_format` là 'NHWC' thì `input` là tensor `[batch, in_height, in_width, in_channels]` 4-D.
bộ lọcKích thước Một vectơ số nguyên biểu thị hình dạng tensor của `filter`, trong đó `filter` là tensor `[filter_height, filter_width, in_channels, deepwise_multiplier]` 4-D.
outBackprop 4-D với hình dạng dựa trên `data_format`. Ví dụ: nếu `data_format` là 'NHWC' thì hình dạng out_backprop là `[batch, out_height, out_width, out_channels]`. Gradien ghi kết quả đầu ra của tích chập.
bước tiến Bước tiến của cửa sổ trượt đối với từng chiều của đầu vào của tích chập.
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 DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter

tĩnh công khai DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Options dataFormat (String dataFormat)

Thông số
định dạng dữ liệu Chỉ định định dạng dữ liệu của dữ liệu đầu vào và đầu ra. Với định dạng mặc định "NHWC", dữ liệu được lưu trữ theo thứ tự: [lô, chiều cao, chiều rộng, kênh]. Ngoài ra, định dạng có thể là "NCHW", thứ tự lưu trữ dữ liệu là: [lô, kênh, chiều cao, chiều rộng].

public static DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Options giãn nở (Danh sách giãn nở <Long>)

Thông số
sự giãn nở Tenxơ 1-D có độ dài 4. 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.

tĩnh công khai DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Options rõ ràngPaddings (Danh sách<Long> rõ ràngPaddings)

Đầu ra công khai đầu ra <T> ()

4-D với hình dạng `[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`. gradient ghi đầu vào `filter` của tích chập.