Google I/O एक लपेट है! TensorFlow सत्रों पर पकड़ बनाएं सत्र देखें

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: Conv2DBackpropInput :: संलग्न करता है

#include <nn_ops.h>

वैकल्पिक विशेषता Conv2DBackpropInput के लिए बसती है

सारांश

सार्वजनिक विशेषताएँ

data_format_ = "NHWC"
StringPiece
dilations_ = Default_dilations()
gtl::ArraySlice< int >
explicit_paddings_ = {}
gtl::ArraySlice< int >
use_cudnn_on_gpu_ = true
bool

सार्वजनिक कार्य

DataFormat (StringPiece x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
इनपुट और आउटपुट डेटा के डेटा प्रारूप को निर्दिष्ट करें।
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
1-D लम्बाई का दशांश।
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
यदि padding "EXPLICIT" , तो स्पष्ट पैडिंग राशियों की सूची।
UseCudnnOnGpu (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
चूक सत्य की।

सार्वजनिक विशेषताएँ

डेटा स्वरूप_

StringPiece tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::data_format_ = "NHWC"

dilations_

gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::dilations_ = Default_dilations()

स्पष्ट_पेडिंग_

gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::explicit_paddings_ = {}

use_cudnn_on_gpu_

bool tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::use_cudnn_on_gpu_ = true

सार्वजनिक कार्य

डेटा स्वरूप

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::DataFormat(
  StringPiece x
)

इनपुट और आउटपुट डेटा के डेटा प्रारूप को निर्दिष्ट करें।

डिफ़ॉल्ट प्रारूप "एनएचडब्ल्यूसी" के साथ, डेटा के क्रम में संग्रहीत किया जाता है: [बैच, in_height, in_width, in_channels]। वैकल्पिक रूप से, प्रारूप "एनसीएचडब्ल्यू" हो सकता है, डेटा संग्रहण क्रम: [बैच, in_channels, in_height, in_width]।

"एनएचडब्ल्यूसी" के लिए चूक

फैलाव

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

1-D लम्बाई का दशांश।

input प्रत्येक आयाम के लिए फैलाव कारक। यदि k> 1 पर सेट किया जाता है, तो उस आयाम पर प्रत्येक फ़िल्टर तत्व के बीच k-1 स्किप्ड कोशिकाएँ होंगी। आयाम क्रम data_format के मूल्य से निर्धारित होता है, विवरण के लिए ऊपर देखें। बैच और गहराई आयामों में फैलाव 1 होना चाहिए।

दोष [1, 1, 1, 1]

स्पष्ट करना

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::ExplicitPaddings(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

यदि padding "EXPLICIT" , तो स्पष्ट पैडिंग राशियों की सूची।

Ith आयाम के लिए, आयाम से पहले और बाद में सम्मिलित किए गए पैडिंग की मात्रा explicit_paddings[2 * i] और explicit_paddings[2 * i + 1] , क्रमशः। तो padding नहीं है "EXPLICIT" , explicit_paddings रिक्त होना ही चाहिए।

चूक []

UseCudnnOnGpu

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropInput::Attrs::UseCudnnOnGpu(
  bool x
)

चूक सत्य की।