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Calcule une convolution 2D à partir d'une entrée 4D quantifiée et des tenseurs de filtre.

Résumé

Les entrées sont des tenseurs quantifiés où la valeur la plus basse représente le nombre réel du minimum associé et la plus élevée représente le maximum. Cela signifie que vous ne pouvez interpréter la sortie quantifiée que de la même manière, en prenant en compte les valeurs minimum et maximum renvoyées.

Arguments:

• scope: un objet Scope
• filter: la dimension input_depth du filtre doit correspondre aux dimensions de profondeur d'entrée.
• min_input: valeur flottante représentée par la valeur d'entrée quantifiée la plus basse.
• max_input: valeur flottante représentée par la valeur d'entrée quantifiée la plus élevée.
• min_filter: valeur flottante représentée par la valeur de filtre quantifiée la plus basse.
• max_filter: valeur flottante représentée par la valeur de filtre quantifiée la plus élevée.
• foulées: la foulée de la fenêtre glissante pour chaque dimension du tenseur d'entrée.
• padding: le type d'algorithme de remplissage à utiliser.

Attributs facultatifs (voir Attrs ):

• dilations: tenseur 1-D de longueur 4. Le facteur de dilatation pour chaque dimension d' input . Si la valeur est k> 1, il y aura k-1 cellules ignorées entre chaque élément de filtre sur cette dimension. L'ordre des dimensions est déterminé par la valeur de data_format , voir ci-dessus pour plus de détails. Les dilatations dans le lot et les dimensions de profondeur doivent être de 1.

Retour:

• Output sortie
• Output min_output: valeur flottante représentée par la valeur de sortie quantifiée la plus basse.
• Output max_output: valeur flottante représentée par la valeur de sortie quantifiée la plus élevée.

Attributs publics

::tensorflow::Output max_output

::tensorflow::Output min_output

Operation operation

::tensorflow::Output output

 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
)

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

Attrs OutType(
  DataType x
)