ML Topluluk Günü 9 Kasım! TensorFlow, JAX güncellemeler için bize katılın ve daha fazla bilgi edinin

tensorflow :: ops :: QuantizedConv2D

#include <nn_ops.h>

Nicelleştirilmiş 4D giriş ve filtre tensörleri ile verilen bir 2D evrişimi hesaplar.

Özet

Girişler, en düşük değerin ilişkili minimumun gerçek sayısını ve en yüksek değerin maksimumu temsil ettiği nicelleştirilmiş tensörlerdir. Bu, döndürülen minimum ve maksimum değerleri hesaba katarak yalnızca nicelleştirilmiş çıktıyı aynı şekilde yorumlayabileceğiniz anlamına gelir.

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Scope nesnesi
  • filtre: filtrenin input_depth boyutu, girişin derinlik boyutlarıyla eşleşmelidir.
  • min_input: En düşük nicelenmiş girdi değerinin temsil ettiği kayan değer.
  • max_input: En yüksek nicelenmiş girdi değerinin temsil ettiği kayan değer.
  • min_filter: En düşük nicemlenmiş filtre değerinin temsil ettiği kayan değer.
  • max_filter: En yüksek nicelenmiş filtre değerinin temsil ettiği kayan değer.
  • strides: Giriş tensörünün her bir boyutu için kayan pencerenin adım sayısı.
  • padding: Kullanılacak dolgu algoritmasının türü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

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

İadeler:

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

QuantizedConv2D için isteğe bağlı öznitelik belirleyiciler.

Genel özellikler

azami çıkış

::tensorflow::Output max_output

min_output

::tensorflow::Output min_output

operasyon

Operation operation

çıktı

::tensorflow::Output output

Kamusal işlevler

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
)

OutType

Attrs OutType(
  DataType x
)