Calcola i gradienti della funzione di pooling 3D max.
Classi nidificate
| classe | MaxPool3dGrad.Opzioni | Attributi facoltativi per MaxPool3dGrad | |
Costanti
| Corda | OP_NAME | Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow |
Metodi pubblici
| Uscita <U> | comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore. |
| statico <U estende TNumber , T estende TNumber > MaxPool3dGrad <U> | |
| MaxPool3dGrad.Options statico | dataFormat (Stringa dataFormat) |
| Uscita <U> | produzione () |
Metodi ereditati
Costanti
Stringa finale statica pubblica OP_NAME
Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow
Metodi pubblici
Uscita pubblica <U> asOutput ()
Restituisce l'handle simbolico del tensore.
Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.
public static MaxPool3dGrad <U> create ( Scope scope, Operando <T> origInput, Operando <T> origOutput, Operando <U> grad, List<Long> ksize, List<Long> strides, String padding, Options... options)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione MaxPool3dGrad.
Parametri
| scopo | ambito attuale |
|---|---|
| origInput | Il tensore di input originale. |
| origOutput | Il tensore di uscita originale. |
| grado | Prop posteriore di output della forma "[batch, profondità, righe, colonne, canali]". |
| ksize | Tensore 1-D di lunghezza 5. La dimensione della finestra per ciascuna dimensione del tensore di input. Deve avere `ksize[0] = ksize[4] = 1`. |
| passi da gigante | Tensore 1-D di lunghezza 5. Il passo della finestra scorrevole per ciascuna dimensione di "input". Deve avere "strides[0] = strides[4] = 1". |
| imbottitura | Il tipo di algoritmo di riempimento da utilizzare. |
| opzioni | trasporta valori di attributi opzionali |
ritorna
- una nuova istanza di MaxPool3dGrad
pubblico statico MaxPool3dGrad.Options dataFormat (String dataFormat)
Parametri
| formato dei dati | Il formato dei dati di input e output. Con il formato predefinito "NDHWC", i dati vengono archiviati nell'ordine di: [batch, in_profondità, in_altezza, in_larghezza, in_canali]. In alternativa, il formato potrebbe essere "NCDHW", l'ordine di archiviazione dei dati è: [batch, in_channels, in_ Depth, in_height, in_width]. |
|---|