QuantizedAvgPool

공개 최종 클래스 QuantizedAvgPool

양자화된 유형에 대한 입력 텐서의 평균 풀을 생성합니다.

상수

OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

static <T는 TType을 확장합니다. > QuantizedAvgPool <T>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 입력, 피연산자 < TFloat32 > minInput, 피연산자 < TFloat32 > maxInput, List<Long> ksize, List<Long> 스트라이드, 문자열 패딩)
새로운 QuantizedAvgPool 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 < TFloat32 >
최대출력 ()
가장 높은 양자화된 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
출력 < TFloat32 >
최소출력 ()
가장 낮은 양자화된 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
출력 <T>
출력 ()

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "QuantizedAvgPool"

공개 방법

public static QuantizedAvgPool <T> create ( Scope 범위, Operand <T> 입력, Operand < TFloat32 > minInput, Operand < TFloat32 > maxInput, List<Long> ksize, List<Long> 스트라이드, 문자열 패딩)

새로운 QuantizedAvgPool 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
입력 '[배치, 높이, 너비, 채널]' 모양의 4D.
최소입력 가장 낮은 양자화된 입력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
최대 입력 가장 높은 양자화된 입력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
k사이즈 입력 텐서의 각 차원에 대한 창 크기입니다. 입력의 차원 수와 일치하려면 길이가 4여야 합니다.
큰 걸음 입력 텐서의 각 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 보폭입니다. 입력의 차원 수와 일치하려면 길이가 4여야 합니다.
사용할 패딩 알고리즘 유형입니다.
보고
  • QuantizedAvgPool의 새 인스턴스

공개 출력 < TFloat32 > maxOutput ()

가장 높은 양자화된 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.

공개 출력 < TFloat32 > minOutput ()

가장 낮은 양자화된 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.

공개 출력 <T> 출력 ()