tensorflow :: ops :: QuantizedConv2D

양자화 된 4D 입력 및 필터 텐서가 주어지면 2D 컨볼 루션을 계산합니다.

요약

입력은 양자화 된 텐서입니다. 여기서 가장 낮은 값은 관련 최소값의 실수를 나타내고 가장 높은 값은 최대 값을 나타냅니다. 즉, 반환 된 최소값과 최대 값을 고려하여 동일한 방식으로 양자화 된 출력 만 해석 할 수 있습니다.

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• 필터 : 필터의 input_depth 차원은 입력의 깊이 차원과 일치해야합니다.
• min_input : 가장 낮은 양자화 된 입력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
• max_input : 가장 높은 양자화 된 입력 값이 나타내는 부동 값입니다.
• min_filter : 가장 낮은 양자화 된 필터 값이 나타내는 부동 소수점 값.
• max_filter : 가장 높은 양자화 된 필터 값이 나타내는 부동 소수점 값.
• strides : 입력 텐서의 각 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 보폭입니다.
• padding : 사용할 채우기 알고리즘의 유형입니다.

선택적 속성 ( Attrs 참조) :

• dilations : 길이 4의 1-D 텐서. input 각 차원에 대한 확장 계수. k> 1로 설정하면 해당 차원의 각 필터 요소 사이에 k-1 개의 건너 뛴 셀이 있습니다. 차원 순서는 data_format 의 값에 의해 결정됩니다. 자세한 내용은 위를 참조하십시오. 배치 및 깊이 치수의 확장은 1이어야합니다.

보고:

• Output 출력
• Output min_output : 가장 낮은 양자화 된 출력 값이 나타내는 부동 값입니다.
• Output max_output : 가장 높은 양자화 된 출력 값이 나타내는 부동 값입니다.

공용 속성

::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
)