Conv2DBackpropInputV2.Options

kelas statis publik Conv2DBackpropInputV2.Options

Atribut opsional untuk Conv2DBackpropInputV2

Metode Publik

Opsi Conv2DBackpropInputV2
format data (Format data string)
Opsi Conv2DBackpropInputV2
dilatasi (Daftar<Panjang> dilatasi)
Opsi Conv2DBackpropInputV2
eksplisitPaddings (Daftar<Panjang> eksplisitPaddings)
Opsi Conv2DBackpropInputV2
useCudnnOnGpu (Boolean useCudnnOnGpu)

Metode Warisan

Metode Publik

Conv2DBackpropInputV2.Options dataFormat publik (String dataFormat)

Parameter
format data Tentukan format data data masukan dan keluaran. Dengan format default "NHWC", data disimpan dalam urutan: [batch, in_height, in_width, in_channels]. Alternatifnya, formatnya bisa berupa "NCHW", urutan penyimpanan data: [batch, in_channels, in_height, in_width].

pelebaran Conv2DBackpropInputV2.Options publik (Daftar<Panjang> pelebaran)

Parameter
pelebaran 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 di atas untuk detailnya. Pelebaran dalam dimensi batch dan kedalaman harus 1.

Conv2DBackpropInputV2.Options publik eksplisitPaddings (Daftar<Panjang> eksplisitPaddings)

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

Conv2DBackpropInputV2.Opsi publik useCudnnOnGpu (Boolean useCudnnOnGpu)