Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.

tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropInput:: Attrs

#include <nn_ops.h>

Opcjonalne settery atrybutów dla Conv2DBackpropInput .

Streszczenie

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

Funkcje publiczne
`DataFormat (StringPiece x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Określ format danych wejściowych i wyjściowych.
`Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Tensor 1-D o długości 4.
`ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Jeśli `padding` jest `"EXPLICIT"` , lista jawnych wartości wypełnienia.
`UseCudnnOnGpu (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Domyślnie jest to prawda.

Atrybuty publiczne

format_danych

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

rozszerzenia_

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

jawne_wypełnienia_

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

użyj_cudnn_na_gpu_

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

Funkcje publiczne

Format danych

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

Określ format danych wejściowych i wyjściowych.

W domyślnym formacie „NHWC” dane są przechowywane w kolejności: [partia, wysokość_in, szerokość_in, kanały_in]. Alternatywnie, format może brzmieć „NCHW”, czyli w kolejności przechowywania danych: [partia, kanały_in, wysokość_in, szerokość_in].

Domyślnie „NHWC”

Rozszerzenia

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

Tensor 1-D o długości 4.

Współczynnik dylatacji dla każdego wymiaru danych input . Jeśli ustawiony na k > 1, między każdym elementem filtru w tym wymiarze będzie k-1 pominiętych komórek. Kolejność wymiarów jest określana przez wartość data_format , szczegóły powyżej. Dylatacje w wymiarach wsadowych i głębokości muszą wynosić 1.

Domyślnie [1, 1, 1, 1]

Wyraźne wypełnienia

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

Jeśli padding jest "EXPLICIT" , lista jawnych wartości wypełnienia.

Dla i-tego wymiaru ilość wypełnienia wstawianego przed i po wymiarze wynosi odpowiednio explicit_paddings[2 * i] i explicit_paddings[2 * i + 1] . Jeśli padding nie jest "EXPLICIT" , explicit_paddings musi być puste.

Domyślnie []

UżyjCudnnOnGpu

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

Domyślnie jest to prawda.