tensor akışı:: işlem:: QuantizedConv2D

#include <nn_ops.h>

Nicelenmiş 4B giriş ve filtre tensörleri verildiğinde 2B evrişimi hesaplar.

Özet

Girişler, en düşük değerin ilgili minimumun gerçek sayısını temsil ettiği ve en yüksek değerin maksimumu temsil ettiği nicelenmiş tensörlerdir. Bu, döndürülen minimum ve maksimum değerleri dikkate alarak nicelenmiş çıktıyı yalnızca aynı şekilde yorumlayabileceğiniz anlamına gelir.

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • filtre: filtrenin giriş_derinlik boyutu, girişin derinlik boyutlarıyla eşleşmelidir.
  • min_input: En düşük nicelenmiş giriş değerinin temsil ettiği kayan değer.
  • max_input: En yüksek nicelenmiş giriş değerinin temsil ettiği kayan değer.
  • min_filter: En düşük nicelenmiş filtre değerinin temsil ettiği float değeri.
  • max_filter: En yüksek nicelenmiş filtre değerinin temsil ettiği float değeri.
  • adımlar: Giriş tensörünün her boyutu için kayan pencerenin adımı.
  • padding: Kullanılacak dolgu algoritmasının türü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • genişlemeler: 1-D uzunluk tensörü 4. input her boyutu için genişleme faktörü. k > 1 olarak ayarlanırsa, o boyuttaki her filtre elemanı arasında k-1 atlanan hücre olacaktır. Boyut sırası data_format değerine göre belirlenir; ayrıntılar için yukarıya bakın. Parti ve derinlik boyutlarındaki genişlemeler 1 olmalıdır.

İadeler:

  • Output çıkışı
  • Output min_output: En düşük nicelenmiş çıkış değerinin temsil ettiği kayan değer.
  • Output max_output: En yüksek nicelenmiş çıkış değerinin temsil ettiği kayan değer.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

QuantizedConv2D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, :: tensorflow::Input min_input, :: tensorflow::Input max_input, :: tensorflow::Input min_filter, :: tensorflow::Input max_filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding)
QuantizedConv2D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, :: tensorflow::Input min_input, :: tensorflow::Input max_input, :: tensorflow::Input min_filter, :: tensorflow::Input max_filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const QuantizedConv2D::Attrs & attrs)

Genel özellikler

max_output
min_output
operation
output

Genel statik işlevler

Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
OutType (DataType x)

Yapılar

tensorflow:: ops:: QuantizedConv2D:: Öznitelikler

QuantizedConv2D için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcılar.

Genel özellikler

azami çıkış

::tensorflow::Output max_output

min_output

::tensorflow::Output min_output

operasyon

Operation operation

çıktı

::tensorflow::Output output

Kamu işlevleri

QuantizedConv2D

 QuantizedConv2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input min_input,
  ::tensorflow::Input max_input,
  ::tensorflow::Input min_filter,
  ::tensorflow::Input max_filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

QuantizedConv2D

 QuantizedConv2D(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input filter,
  ::tensorflow::Input min_input,
  ::tensorflow::Input max_input,
  ::tensorflow::Input min_filter,
  ::tensorflow::Input max_filter,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding,
  const QuantizedConv2D::Attrs & attrs
)

Genel statik işlevler

Dilatasyonlar

Attrs Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

Çıkış Türü

Attrs OutType(
  DataType x
)