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 wartościdata_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 )