चेतावनी: इस एपीआई को पदावनत कर दिया गया है और प्रतिस्थापन के स्थिर होने के बाद इसे TensorFlow के भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।

QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize

सार्वजनिक अंतिम वर्ग QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize

पूर्वाग्रह, Relu और Requantize के साथ परिमाणित गहराई के अनुसार Conv2D की गणना करता है।

नेस्टेड कक्षाएं

कक्षा मात्राबद्धगहराई सेConv2DविथबायसऔरReluAndRequantize.Options के लिए वैकल्पिक विशेषताओं QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize

सार्वजनिक तरीके

स्थिर <डब्ल्यू, टी, यू, वी> QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <डब्ल्यू>
बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> इनपुट, ओपेरैंड <u> फिल्टर, ओपेरैंड <वी> पूर्वाग्रह, ओपेरैंड <फ्लोट> minInput, ओपेरैंड <फ्लोट> maxInput, ओपेरैंड <फ्लोट> minFilter, ओपेरैंड <फ्लोट> maxFilter, ओपेरैंड <फ्लोट > minFreezedOutput, ओपेरैंड <फ्लोट> maxFreezedOutput, कक्षा <डब्ल्यू> outType, सूची <लांग> प्रगति, स्ट्रिंग गद्दी, विकल्प ... विकल्प)
एक नया QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
स्थिर QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options
dilations (सूची <लांग> dilations)
आउटपुट <फ्लोट>
maxOutput ()
फ्लोट मान जो अधिकतम परिमाणित आउटपुट मान का प्रतिनिधित्व करता है।
आउटपुट <फ्लोट>
minOutput ()
फ़्लोट मान जो न्यूनतम परिमाणित आउटपुट मान का प्रतिनिधित्व करता है।
आउटपुट <डब्ल्यू>
उत्पादन ()
आउटपुट टेंसर।
स्थिर QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options
paddingList (सूची <लांग> paddingList)

विरासत में मिली विधियां

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थिर QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <डब्ल्यू> (बनाने स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> इनपुट, ओपेरैंड <u> फिल्टर, ओपेरैंड <वी> पूर्वाग्रह, ओपेरैंड <फ्लोट> minInput, ओपेरैंड <फ्लोट> maxInput, ओपेरैंड <फ्लोट> minFilter, ओपेरैंड <फ्लोट > maxFilter, ओपेरैंड <फ्लोट> minFreezedOutput, ओपेरैंड <फ्लोट> maxFreezedOutput, कक्षा <डब्ल्यू> outType, सूची <लांग> प्रगति, स्ट्रिंग गद्दी, विकल्प ... विकल्प)

एक नया QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।

मापदंडों
दायरा वर्तमान दायरा
इनपुट मूल इनपुट टेंसर।
फिल्टर मूल फिल्टर टेंसर।
पक्षपात मूल पूर्वाग्रह टेंसर।
न्यूनतम इनपुट फ़्लोट मान जो न्यूनतम परिमाणित इनपुट मान का प्रतिनिधित्व करता है।
अधिकतम इनपुट फ़्लोट मान जो अधिकतम परिमाणित इनपुट मान का प्रतिनिधित्व करता है।
मिनफिल्टर फ़्लोट मान जो न्यूनतम परिमाणित फ़िल्टर मान दर्शाता है।
मैक्सफ़िल्टर फ़्लोट मान जो अधिकतम परिमाणित फ़िल्टर मान दर्शाता है।
मिनफ्रीज्डआउटपुट आउटपुट टेंसर का न्यूनतम फ्लोट मान।
मैक्सफ्रीज्डआउटपुट आउटपुट टेंसर का अधिकतम फ्लोट मान।
आउट टाइप आउटपुट का प्रकार।
प्रगति स्ट्राइड मानों की सूची।
विकल्प वैकल्पिक विशेषता मान रखता है
रिटर्न
  • QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थिर QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options dilations (सूची <लांग> dilations)

मापदंडों
फैलाव फैलाव मूल्यों की सूची।

सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> maxOutput ()

फ्लोट मान जो अधिकतम परिमाणित आउटपुट मान का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> minOutput ()

फ़्लोट मान जो न्यूनतम परिमाणित आउटपुट मान का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक आउटपुट <डब्ल्यू> निर्गम ()

आउटपुट टेंसर।

सार्वजनिक स्थिर QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options paddingList (सूची <लांग> paddingList)