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Tensorflow :: ops :: FractionalAvgPool :: Attrs

#include <nn_ops.h>

Optionale Attributsetzer für FractionalAvgPool .

Zusammenfassung

Öffentliche Attribute

deterministic_ = false
bool
overlapping_ = false
bool
pseudo_random_ = false
bool
seed2_ = 0
int64
seed_ = 0
int64

Öffentliche Funktionen

Deterministic (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Wenn True festgelegt ist, wird beim Iterieren über einen FractionalAvgPool- Knoten im Berechnungsdiagramm ein fester Poolbereich verwendet.
Overlapping (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Wenn True festgelegt ist, bedeutet dies, dass beim Pooling die Werte an der Grenze benachbarter Pooling-Zellen von beiden Zellen verwendet werden.
PseudoRandom (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Wenn True festgelegt ist, wird die Pooling-Sequenz pseudozufällig generiert, andernfalls zufällig.
Seed (int64 x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Wenn entweder seed oder seed2 auf ungleich Null gesetzt ist, wird der Zufallszahlengenerator durch den angegebenen Startwert gesetzt.
Seed2 (int64 x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Ein zweiter Samen, um eine Samenkollision zu vermeiden.

Öffentliche Attribute

deterministisch_

bool tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::deterministic_ = false

überlappend_

bool tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::overlapping_ = false

pseudo_random_

bool tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::pseudo_random_ = false

seed2_

int64 tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::seed2_ = 0

Samen_

int64 tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::seed_ = 0

Öffentliche Funktionen

Deterministisch

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::Deterministic(
  bool x
)

Wenn True festgelegt ist, wird beim Iterieren über einen FractionalAvgPool- Knoten im Berechnungsdiagramm ein fester Poolbereich verwendet.

Wird hauptsächlich im Unit-Test verwendet, um FractionalAvgPool deterministisch zu machen.

Der Standardwert ist false

Überlappend

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::Overlapping(
  bool x
)

Wenn True festgelegt ist, bedeutet dies, dass beim Pooling die Werte an der Grenze benachbarter Pooling-Zellen von beiden Zellen verwendet werden.

Beispielsweise:

index 0 1 2 3 4

value 20 5 16 3 7

Wenn die Pooling-Sequenz [0, 2, 4] ist, wird 16 bei Index 2 zweimal verwendet. Das Ergebnis wäre [41/3, 26/3] für fraktioniertes durchschnittliches Pooling.

Der Standardwert ist false

PseudoRandom

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::PseudoRandom(
  bool x
)

Wenn True festgelegt ist, wird die Pooling-Sequenz pseudozufällig generiert, andernfalls zufällig.

Überprüfen Sie das Papier Benjamin Graham, Fractional Max-Pooling auf Unterschiede zwischen Pseudozufall und Zufall.

Der Standardwert ist false

Samen

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::Seed(
  int64 x
)

Wenn entweder seed oder seed2 auf ungleich Null gesetzt ist, wird der Zufallszahlengenerator durch den angegebenen Startwert gesetzt.

Andernfalls wird es durch einen zufälligen Startwert ausgesät.

Der Standardwert ist 0

Seed2

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FractionalAvgPool::Attrs::Seed2(
  int64 x
)

Ein zweiter Samen, um eine Samenkollision zu vermeiden.

Der Standardwert ist 0