QuantizedAvgPool

kelas akhir publik QuantizedAvgPool

Menghasilkan kumpulan rata-rata tensor masukan untuk tipe terkuantisasi.

Konstanta

Rangkaian

OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

statis <T memperluas TType > QuantizedAvgPool <T>	buat ( Lingkup lingkup, masukan Operan <T>, Operan < TFloat32 > minInput, Operan < TFloat32 > maxInput, Daftar<Panjang> ksize, Daftar<Panjang> langkah, Bantalan string) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi QuantizedAvgPool baru.
Keluaran < TFloat32 >	keluaran maksimal () Nilai mengambang yang diwakili oleh nilai keluaran terkuantisasi tertinggi.
Keluaran < TFloat32 >	keluaran menit () Nilai mengambang yang diwakili oleh nilai keluaran terkuantisasi terendah.
Keluaran <T>	keluaran ()

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.RawOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu Operation .
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.op.Op

Lingkungan Eksekusi abstrak	env () Kembalikan lingkungan eksekusi tempat operasi ini dibuat.
Operasi abstrak	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu Operation .

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "QuantizedAvgPool"

Metode Publik

public static QuantizedAvgPool <T> buat ( Lingkup cakupan , masukan Operan <T>, Operan < TFloat32 > minInput, Operan < TFloat32 > maxInput, Daftar<Panjang> ksize, Daftar<Panjang> langkah, Bantalan string)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi QuantizedAvgPool baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
memasukkan	4-D dengan bentuk `[batch, tinggi, lebar, saluran]`.
masukan menit	Nilai mengambang yang diwakili oleh nilai masukan terkuantisasi terendah.
masukan maksimal	Nilai mengambang yang diwakili oleh nilai masukan terkuantisasi tertinggi.
ukuran	Ukuran jendela untuk setiap dimensi tensor masukan. Panjangnya harus 4 agar sesuai dengan jumlah dimensi masukan.
langkah	Langkah jendela geser untuk setiap dimensi tensor masukan. Panjangnya harus 4 agar sesuai dengan jumlah dimensi masukan.
lapisan	Jenis algoritma padding yang akan digunakan.

Kembali

• contoh baru dari QuantizedAvgPool

Keluaran publik < TFloat32 > maxOutput ()

Nilai mengambang yang diwakili oleh nilai keluaran terkuantisasi tertinggi.

Keluaran publik < TFloat32 > keluaran min ()

Nilai mengambang yang diwakili oleh nilai keluaran terkuantisasi terendah.

Keluaran publik <T> keluaran ()