tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropInputV2:: Attrs

#include <nn_ops.h>

ตัวเลือกการตั้งค่าแอตทริบิวต์สำหรับ Conv3DBackpropInputV2

สรุป

คุณลักษณะสาธารณะ

data_format_ = "NDHWC"
StringPiece
dilations_ = Default_dilations()
gtl::ArraySlice< int >

หน้าที่สาธารณะ

DataFormat (StringPiece x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
รูปแบบข้อมูลของข้อมูลขาเข้าและข้อมูลขาออก
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
เทนเซอร์ 1 มิติ ความยาว 5

คุณลักษณะสาธารณะ

รูปแบบข้อมูล_ 

StringPiece tensorflow::ops::Conv3DBackpropInputV2::Attrs::data_format_ = "NDHWC"

การขยายตัว_ 

gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::Conv3DBackpropInputV2::Attrs::dilations_ = Default_dilations()

หน้าที่สาธารณะ

รูปแบบข้อมูล 

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv3DBackpropInputV2::Attrs::DataFormat(
  StringPiece x
)

รูปแบบข้อมูลของข้อมูลขาเข้าและข้อมูลขาออก

โดยใช้รูปแบบเริ่มต้น "NDHWC" ข้อมูลจะถูกจัดเก็บตามลำดับดังนี้: [ชุดข้อมูล, ความลึก, ความสูง, ความกว้าง, จำนวนช่องสัญญาณ] หรืออาจใช้รูปแบบ "NCDHW" ซึ่งลำดับการจัดเก็บข้อมูลจะเป็น: [ชุดข้อมูล, จำนวนช่องสัญญาณ, ความลึก, ความสูง, ความกว้าง]

ค่าเริ่มต้นคือ "NDHWC"

การขยาย 

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::Conv3DBackpropInputV2::Attrs::Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

เทนเซอร์ 1 มิติ ความยาว 5

ค่าตัวประกอบการขยายสำหรับแต่ละมิติของ input หากตั้งค่า k > 1 จะมีการข้ามเซลล์ k-1 เซลล์ระหว่างแต่ละองค์ประกอบตัวกรองในมิตินั้น ลำดับของมิติจะถูกกำหนดโดยค่าของ data_format ดูรายละเอียดเพิ่มเติมด้านบน การขยายในมิติแบทช์และมิติความลึกต้องเป็น 1

ค่าเริ่มต้นคือ [1, 1, 1, 1, 1]