przepływ tensorowy:: ops:: Filtr Conv2DBackprop:: Atrybuty

#include <nn_ops.h>

Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla Conv2DBackpropFilter .

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` ma wartość `"EXPLICIT"` , lista jawnych wartości dopełnienia.
`UseCudnnOnGpu (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Domyślnie jest to prawda.

Atrybuty publiczne

Format danych_

StringPiece tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter::Attrs::data_format_ = "NHWC"

rozszerzenia_

gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter::Attrs::dilations_ = Default_dilations()

wyraźne_wyściółki_

gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter::Attrs::explicit_paddings_ = {}

use_cudnn_on_gpu_

bool tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter::Attrs::use_cudnn_on_gpu_ = true

Funkcje publiczne

Format danych

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter::Attrs::DataFormat(
  StringPiece x
)

Określ format danych wejściowych i wyjściowych.

Przy domyślnym formacie „NHWC” dane są przechowywane w kolejności: [partia, wysokość_in, szerokość_szerokość, liczba_kanałów]. Alternatywnie formatem może być „NCHW”, a kolejność przechowywania danych to: [partia, kanały_w, wysokość_w, szerokość_w.].

Domyślnie „NHWC”

Dylatacje

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter::Attrs::Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

Tensor 1-D o długości 4.

Współczynnik dylatacji dla każdego wymiaru input . Jeśli ustawione na k > 1, pomiędzy każdym elementem filtrującym w tym wymiarze zostanie pominiętych komórek k-1. Kolejność wymiarów jest określona przez wartość data_format , szczegóły znajdziesz powyżej. Dylatacje w wymiarach partii i głębokości muszą wynosić 1.

Domyślnie [1, 1, 1, 1]

Wyraźne wyściółki

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter::Attrs::ExplicitPaddings(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

Jeśli padding ma wartość "EXPLICIT" , lista jawnych wartości dopełnienia.

W przypadku i-tego wymiaru ilość dopełnienia 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::Conv2DBackpropFilter::Attrs::UseCudnnOnGpu(
  bool x
)

Domyślnie jest to prawda.