tensorflow::ops::Conv2D::Attrs

#include <nn_ops.h>

Pengaturan atribut opsional untuk Conv2D .

Ringkasan

Atribut publik

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

Fungsi publik

DataFormat (StringPiece x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Tentukan format data input dan output.
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Tensor 1-D dengan panjang 4.
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Jika padding adalah "EXPLICIT" , maka daftar jumlah padding eksplisit akan ditampilkan.
UseCudnnOnGpu (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Nilai defaultnya adalah true.

Atribut publik

format_data 

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

dilatasi_ 

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

padding eksplisit 

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

gunakan_cudnn_pada_gpu_ 

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

Fungsi publik

Format Data 

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

Tentukan format data input dan output.

Dengan format default "NHWC", data disimpan dalam urutan: [batch, tinggi, lebar, saluran]. Atau, formatnya bisa "NCHW", urutan penyimpanan data: [batch, saluran, tinggi, lebar].

Nilai defaultnya adalah "NHWC"

Dilasi 

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

Tensor 1-D dengan panjang 4.

Faktor dilatasi untuk setiap dimensi input . Jika diatur ke k > 1, akan ada k-1 sel yang dilewati di antara setiap elemen filter pada dimensi tersebut. Urutan dimensi ditentukan oleh nilai data_format , lihat detail di atas. Dilatasi pada dimensi batch dan kedalaman harus 1.

Nilai defaultnya adalah [1, 1, 1, 1]

Padding Eksplisit 

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

Jika padding adalah "EXPLICIT" , maka daftar jumlah padding eksplisit akan ditampilkan.

Untuk dimensi ke-i, jumlah padding yang disisipkan sebelum dan sesudah dimensi tersebut masing-masing adalah explicit_paddings[2 * i] dan explicit_paddings[2 * i + 1] . Jika padding bukan "EXPLICIT" , explicit_paddings harus kosong.

Nilai defaultnya adalah []

GunakanCudnnOnGpu 

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

Nilai defaultnya adalah true.