Dilation2dBackpropFilter

공개 최종 클래스 Dilation2dBackpropFilter

필터에 대한 형태학적 2차원 팽창의 기울기를 계산합니다.

상수

OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 <T>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
static <T는 TNumber를 확장합니다. > Dilation2dBackpropFilter <T>
생성 ( 범위 범위, Operand <T> 입력, Operand <T> 필터, Operand <T> outBackprop, List<Long> 보폭, List<Long> 속도, 문자열 패딩)
새로운 Dilation2dBackpropFilter 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <T>
필터백프로퍼 ()
'[필터_높이, 필터_너비, 깊이]' 형태의 3D.

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "Dilation2DBackpropFilter"

공개 방법

공개 출력 <T> asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

public static Dilation2dBackpropFilter <T> create ( 스코프 범위, Operand <T> 입력, Operand <T> 필터, Operand <T> outBackprop, List<Long> 보폭, List<Long> 속도, 문자열 패딩)

새로운 Dilation2dBackpropFilter 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
입력 `[배치, 높이, 폭, 깊이]` 형태의 4D.
필터 '[필터_높이, 필터_너비, 깊이]' 형태의 3D.
outBackprop '[배치, out_height, out_width, 깊이]' 모양의 4D.
큰 걸음 길이가 4인 1-D. 입력 텐서의 각 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 보폭입니다. '[1, stride_height, stride_width, 1]'이어야 합니다.
요금 길이 4의 1-D. 심방 형태학적 확장을 위한 입력 보폭입니다. '[1, rate_height, rate_width, 1]'이어야 합니다.
사용할 패딩 알고리즘 유형입니다.
보고
  • Dilation2dBackpropFilter의 새 인스턴스

공개 출력 <T> filterBackprop ()

'[필터_높이, 필터_너비, 깊이]' 형태의 3D.