QuantizedAvgPool

lớp cuối cùng công khai QuantizedAvgPool

Tạo nhóm trung bình của tenxơ đầu vào cho các loại lượng tử hóa.

Hằng số

Sợi dây OP_NAME Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Phương pháp công khai

tĩnh <T mở rộng TType > QuantizedAvgPool <T>
tạo (Phạm vi phạm vi , đầu vào Toán hạng <T>, Toán hạng < TFloat32 > minInput, Toán hạng < TFloat32 > maxInput, Danh sách<Long> ksize, Danh sách<Long> bước tiến, Đệm chuỗi)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác QuantizedAvgPool mới.
Đầu ra < TFloat32 >
Đầu ra tối đa ()
Giá trị float mà giá trị đầu ra lượng tử hóa cao nhất đại diện.
Đầu ra < TFloat32 >
đầu ra tối thiểu ()
Giá trị float mà giá trị đầu ra lượng tử hóa thấp nhất đại diện.
Đầu ra <T>
đầu ra ()

Phương pháp kế thừa

org.tensorflow.op.RawOp
boolean cuối cùng
bằng (Đối tượng obj)
int cuối cùng
Mã Băm ()
Hoạt động
ồ ()
Trả về đơn vị tính toán này dưới dạng một Operation .
chuỗi cuối cùng
toString ()
boolean
bằng (Đối tượng arg0)
Lớp cuối cùng<?>
getClass ()
int
Mã Băm ()
khoảng trống cuối cùng
thông báo ()
khoảng trống cuối cùng
thông báoTất cả ()
Sợi dây
toString ()
khoảng trống cuối cùng
chờ đã (arg0 dài, int arg1)
khoảng trống cuối cùng
chờ đã (arg0 dài)
khoảng trống cuối cùng
Chờ đợi ()
org.tensorflow.op.Op
môi trường thực thi trừu tượng
env ()
Trả về môi trường thực thi mà op này được tạo trong đó.
hoạt động trừu tượng
ồ ()
Trả về đơn vị tính toán này dưới dạng một Operation .

Hằng số

Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME

Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Giá trị không đổi: "QuantizedAvgPool"

Phương pháp công khai

tĩnh công khai QuantizedAvgPool <T> tạo ( Phạm vi phạm vi , đầu vào Toán hạng <T>, Toán hạng < TFloat32 > minInput, Toán hạng < TFloat32 > maxInput, Danh sách<Long> ksize, Danh sách<Long> bước, Đệm chuỗi)

Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác QuantizedAvgPool mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
đầu vào 4-D với hình dạng `[lô, chiều cao, chiều rộng, kênh]`.
đầu vào tối thiểu Giá trị float mà giá trị đầu vào lượng tử hóa thấp nhất đại diện.
đầu vào tối đa Giá trị float mà giá trị đầu vào lượng tử hóa cao nhất đại diện.
kích cỡ Kích thước của cửa sổ cho mỗi chiều của tensor đầu vào. Độ dài phải là 4 để khớp với số chiều của đầu vào.
bước tiến Bước tiến của cửa sổ trượt đối với từng chiều của tensor đầu vào. Độ dài phải là 4 để khớp với số chiều của đầu vào.
phần đệm Loại thuật toán đệm sẽ sử dụng.
Trả lại
  • một phiên bản mới của QuantizedAvgPool

Đầu ra công khai < TFloat32 > maxOutput ()

Giá trị float mà giá trị đầu ra lượng tử hóa cao nhất đại diện.

Đầu ra công khai < TFloat32 > minOutput ()

Giá trị float mà giá trị đầu ra lượng tử hóa thấp nhất đại diện.

Đầu ra công khai đầu ra <T> ()