tensorflow:: ops:: Conv2D:: Attrs

#include <nn_ops.h>

مُعدِّلات السمات الاختيارية لـ Conv2D .

ملخص

السمات العامة

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

الوظائف العامة

DataFormat (StringPiece x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
حدد تنسيق بيانات الإدخال والإخراج.
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
موتر أحادي البعد بطول 4.
ExplicitPaddings (const gtl::ArraySlice< int > & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
إذا كانت padding "EXPLICIT" ، فستظهر قائمة بمبالغ الحشو الصريحة.
UseCudnnOnGpu (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
القيمة الافتراضية هي "صحيح".

السمات العامة

تنسيق البيانات 

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

التمددات 

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

حشوات صريحة 

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

استخدام cuDNN على وحدة معالجة الرسومات 

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

الوظائف العامة

تنسيق البيانات 

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

حدد تنسيق بيانات الإدخال والإخراج.

باستخدام التنسيق الافتراضي "NHWC"، تُخزَّن البيانات بالترتيب التالي: [الدفعة، الارتفاع، العرض، القنوات]. أو يمكن استخدام التنسيق "NCHW"، حيث يكون ترتيب تخزين البيانات كالتالي: [الدفعة، القنوات، الارتفاع، العرض].

القيمة الافتراضية هي "NHWC"

توسعات 

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

موتر أحادي البعد بطول 4.

عامل التمدد لكل بُعد من أبعاد input . إذا تم ضبطه على k > 1، فسيتم تخطي k-1 خلية بين كل عنصر تصفية في ذلك البُعد. يتم تحديد ترتيب الأبعاد بواسطة قيمة data_format ، راجع أعلاه لمزيد من التفاصيل. يجب أن يكون التمدد في بُعدي الدفعة والعمق 1.

القيمة الافتراضية هي [1، 1، 1، 1]

حشوات صريحة 

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

إذا كانت padding "EXPLICIT" ، فستظهر قائمة بمبالغ الحشو الصريحة.

بالنسبة للبعد رقم i، تكون قيمة الحشو المُضافة قبل البعد وبعده هي explicit_paddings[2 * i] و explicit_paddings[2 * i + 1] على التوالي. إذا لم تكن padding "EXPLICIT" ، فيجب أن تكون explicit_paddings فارغة.

القيمة الافتراضية هي []

استخدم CUDNN على وحدة معالجة الرسومات 

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

القيمة الافتراضية هي "صحيح".