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tensorflow :: ops :: Conv2D :: 속성

#include <nn_ops.h>

Conv2D에 대한 선택적 속성 설정자.

요약

공용 속성

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

공공 기능

DataFormat (StringPiece x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
입력 및 출력 데이터의 데이터 형식을 지정합니다.
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
길이 4의 1 차원 텐서.
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
padding"EXPLICIT" 인 경우 명시 적 패딩 금액 목록입니다.
UseCudnnOnGpu (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
기본값은 true입니다.

공용 속성

data_format_

StringPiece tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::data_format_ = "NHWC"

팽창 _

gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::dilations_ = Default_dilations()

explicit_paddings_

gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::explicit_paddings_ = {}

use_cudnn_on_gpu_

bool tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::use_cudnn_on_gpu_ = true

공공 기능

DataFormat

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::DataFormat(
  StringPiece x
)

입력 및 출력 데이터의 데이터 형식을 지정합니다.

기본 형식 "NHWC"를 사용하면 데이터가 [배치, 높이, 너비, 채널] 순서로 저장됩니다. 또는 형식은 데이터 저장 순서 인 "NCHW"일 수 있습니다. [배치, 채널, 높이, 너비].

기본값은 "NHWC"입니다.

팽창

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

길이 4의 1 차원 텐서.

input 각 차원에 대한 확장 계수입니다. k> 1로 설정하면 해당 차원의 각 필터 요소 사이에 k-1 개의 건너 뛴 셀이 있습니다. 차원 순서는 data_format 값에 의해 결정됩니다. 자세한 내용은 위를 참조하십시오. 배치 및 깊이 치수의 확장은 1이어야합니다.

기본값은 [1, 1, 1, 1]입니다.

ExplicitPaddings

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::ExplicitPaddings(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

padding"EXPLICIT" 인 경우 명시 적 패딩 금액 목록입니다.

i 번째 차원의 경우 차원 앞뒤에 삽입되는 패딩 양은 각각 explicit_paddings[2 * i]explicit_paddings[2 * i + 1] 입니다. padding"EXPLICIT" 가 아닌 경우 explicit_paddings 는 비어 있어야합니다.

기본값은 []

UseCudnnOnGpu

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2D::Attrs::UseCudnnOnGpu(
  bool x
)

기본값은 true입니다.