tensorflow :: ops :: Conv2DBackpropFilter :: Attrs
#include <nn_ops.h>
Configuradores de atributos opcionais para Conv2DBackpropFilter .
Resumo
Atributos públicos | |
---|---|
data_format_ = "NHWC" | StringPiece |
dilations_ = Default_dilations() | gtl::ArraySlice< int > |
explicit_paddings_ = {} | gtl::ArraySlice< int > |
use_cudnn_on_gpu_ = true | bool |
Funções públicas | |
---|---|
DataFormat (StringPiece x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs Especifique o formato dos dados de entrada e saída. |
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs Tensor 1-D de comprimento 4. |
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs Se o padding for "EXPLICIT" , a lista de valores de preenchimento explícito. |
UseCudnnOnGpu (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs O padrão é verdadeiro. |
Atributos públicos
formato de dados_
StringPiece tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter::Attrs::data_format_ = "NHWC"
dilatações_
gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter::Attrs::dilations_ = Default_dilations()
explicit_paddings_
gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter::Attrs::explicit_paddings_ = {}
use_cudnn_on_gpu_
bool tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter::Attrs::use_cudnn_on_gpu_ = true
Funções públicas
Formato de dados
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter::Attrs::DataFormat( StringPiece x )
Especifique o formato dos dados de entrada e saída.
Com o formato padrão "NHWC", os dados são armazenados na ordem de: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Alternativamente, o formato pode ser "NCHW", a ordem de armazenamento de dados de: [lote, in_channels, in_height, in_width].
Padrões para "NHWC"
Dilatações
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter::Attrs::Dilations( const gtl::ArraySlice< int > & x )
Tensor 1-D de comprimento 4.
O fator de dilatação para cada dimensão de input
. Se definido como k> 1, haverá k-1 células ignoradas entre cada elemento de filtro nessa dimensão. A ordem da dimensão é determinada pelo valor de data_format
, consulte acima para obter detalhes. As dilatações nas dimensões do lote e da profundidade devem ser 1.
O padrão é [1, 1, 1, 1]
ExplicitPaddings
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter::Attrs::ExplicitPaddings( const gtl::ArraySlice< int > & x )
Se o padding
for "EXPLICIT"
, a lista de valores de preenchimento explícito.
Para a i-ésima dimensão, a quantidade de preenchimento inserido antes e depois da dimensão é explicit_paddings[2 * i]
e explicit_paddings[2 * i + 1]
, respectivamente. Se o padding
não for "EXPLICIT"
, o explicit_paddings
deve estar vazio.
O padrão é []
UseCudnnOnGpu
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv2DBackpropFilter::Attrs::UseCudnnOnGpu( bool x )
O padrão é verdadeiro.