Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.

tensorflow :: ops :: QuantizedConv2D

#include <nn_ops.h>

Oblicza splot 2D dla skwantyzowanego wejścia 4D i tensorów filtra.

streszczenie

Wejścia są skwantyzowanymi tensorami, gdzie najniższa wartość reprezentuje rzeczywistą liczbę skojarzonego minimum, a najwyższa reprezentuje maksimum. Oznacza to, że skwantowane dane wyjściowe można interpretować tylko w ten sam sposób, biorąc pod uwagę zwracane wartości minimalne i maksymalne.

Argumenty:

  • zakres: obiekt Scope
  • filtr: wymiar input_depth filtra musi odpowiadać wymiarom wejściowym głębokości.
  • min_input: wartość zmiennoprzecinkowa, którą reprezentuje najniższa skwantowana wartość wejściowa.
  • max_input: wartość zmiennoprzecinkowa, którą reprezentuje najwyższa skwantyzowana wartość wejściowa.
  • min_filter: wartość zmiennoprzecinkowa reprezentowana przez najniższą skwantowaną wartość filtra.
  • max_filter: wartość zmiennoprzecinkowa reprezentowana przez najwyższą skwantowaną wartość filtru.
  • kroki: krok przesuwanego okna dla każdego wymiaru tensora wejściowego.
  • padding: typ algorytmu dopełniania, który ma być używany.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

  • dylatacje: 1-D tensor długości 4. Współczynnik dylatacji dla każdego wymiaru input . Jeśli ustawiono na k> 1, między każdym elementem filtrującym w tym wymiarze będzie k-1 pominiętych komórek. Kolejność wymiarów jest określana na podstawie wartości data_format , patrz powyżej, aby uzyskać szczegółowe informacje. Dylatacje w wymiarze partii i głębokości muszą wynosić 1.

Zwroty:

  • Output wyjściowe
  • Output min_output: wartość zmiennoprzecinkowa, którą reprezentuje najniższa skwantowana wartość wyjściowa.
  • Output max_output: Wartość zmiennoprzecinkowa, którą reprezentuje najwyższa skwantowana wartość wyjściowa.

Konstruktorzy i niszczyciele

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)

Atrybuty publiczne

max_output
min_output
operation
output

Publiczne funkcje statyczne

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

Struktury

tensorflow :: ops :: QuantizedConv2D :: Attrs

Opcjonalne metody ustawiające atrybuty dla QuantizedConv2D .

Atrybuty publiczne

Maksymalna wydajność

::tensorflow::Output max_output

min_output

::tensorflow::Output min_output

operacja

Operation operation

wynik

::tensorflow::Output output

Funkcje publiczne

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
)

Publiczne funkcje statyczne

Dylatacje

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

OutType

Attrs OutType(
  DataType x
)