FractionalAvgPool ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
FractionalMaxPoolGrad এর বিপরীতে, আমাদের FractionalAvgPoolGrad-এর জন্য arg_max খুঁজে বের করতে হবে না, আমাদের শুধু out_backprop-এর প্রতিটি উপাদানকে সেই সূচকগুলিতে সমানভাবে ব্যাক-প্রচার করতে হবে যা একই পুলিং সেল গঠন করে। অতএব, পুরো টেনসরের পরিবর্তে আমাদের কেবল আসল ইনপুট টেনসরের আকৃতি জানতে হবে।
নেস্টেড ক্লাস
| ক্লাস | FractionalAvgPoolGrad.Options | FractionalAvgPoolGrad এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য | |
ধ্রুবক
| স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
পাবলিক পদ্ধতি
| আউটপুট <T> | আউটপুট হিসাবে () টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়। |
| স্ট্যাটিক <T TNumber প্রসারিত করে > FractionalAvgPoolGrad <T> | |
| আউটপুট <T> | আউটপুট () 4-ডি। |
| স্ট্যাটিক FractionalAvgPoolGrad.Options | ওভারল্যাপিং (বুলিয়ান ওভারল্যাপিং) |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক FractionalAvgPoolGrad <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand < TInt64 > origInputTensorShape, Operand <T> outBackprop, Operand < TInt64 > rowPoolingSequence, Operand < TInt64 > colPoolingSequence, বিকল্প... )
একটি নতুন FractionalAvgPoolGrad অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
পরামিতি
| সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
|---|---|
| origInputTensorShape | `ভগ্নাংশ_এভিজি_পুল` এর জন্য মূল ইনপুট টেনসর আকৃতি |
| আউটব্যাকপ্রপ | 4-D আকৃতির সাথে `[ব্যাচ, উচ্চতা, প্রস্থ, চ্যানেল]`। গ্রেডিয়েন্ট `ভগ্নাংশ_এভিজি_পুল`-এর আউটপুট লিখতে পারে। |
| rowPoolingSequence | সারি পুলিং ক্রম, col_pooling_sequence সহ পুলিং অঞ্চল গঠন করুন। |
| colPoolingSequence | কলাম পুলিং ক্রম, row_pooling ক্রম সহ পুলিং অঞ্চল গঠন করে। |
| বিকল্প | ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে |
রিটার্নস
- FractionalAvgPoolGrad এর একটি নতুন উদাহরণ
পাবলিক স্ট্যাটিক FractionalAvgPoolGrad.Options ওভারল্যাপিং (বুলিয়ান ওভারল্যাপিং)
পরামিতি
| ওভারল্যাপিং | যখন True তে সেট করা হয়, এর অর্থ হল যখন পুল করা হয়, তখন উভয় কক্ষ দ্বারা সংলগ্ন পুলিং ঘরের সীমানার মান ব্যবহার করা হয়। উদাহরণ স্বরূপ: `সূচক 0 1 2 3 4` `মান 20 5 16 3 7` যদি পুলিং ক্রম [0, 2, 4] হয়, তাহলে 16, সূচক 2 এ দুবার ব্যবহার করা হবে। ভগ্নাংশের গড় পুলিংয়ের জন্য ফলাফল হবে [41/3, 26/3]। |
|---|