QuantizedConv2d public final class
Calcula una convolución 2D dada una entrada 4D cuantificada y tensores de filtro.
Las entradas son tensores cuantificados donde el valor más bajo representa el número real del mínimo asociado y el más alto representa el máximo. Esto significa que solo puede interpretar la salida cuantificada de la misma manera, teniendo en cuenta los valores mínimo y máximo devueltos.
Clases anidadas
| clase | Opciones QuantizedConv2d. | Los atributos opcionales para QuantizedConv2d | |
Constantes
| Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos públicos
| estática <V se extiende Ttype > QuantizedConv2d <V> | crear ( Alcance alcance, operando <? extiende Ttype > entrada, operando <? extiende Ttype > filtro, operando < TFloat32 > minInput, operando < TFloat32 > maxInput, operando < TFloat32 > minFilter, operando < TFloat32 > maxFilter, Clase <V> outType , List <larga> zancadas, relleno de cuerdas, opciones ... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación QuantizedConv2d. |
| estáticas QuantizedConv2d.Options | dilataciones (List <Larga> dilataciones) |
| Salida < TFloat32 > | maxOutput () El valor flotante que representa el valor de salida cuantificado más alto. |
| Salida < TFloat32 > | minOutput () El valor flotante que representa el valor de salida cuantificado más bajo. |
| Output <V> | salida () |
Métodos heredados
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Valor constante: "QuantizedConv2D"
Métodos públicos
public static QuantizedConv2d <V> crear ( Alcance alcance, operando <? extiende Ttype > entrada, operando <? extiende Ttype > filtro, operando < TFloat32 > minInput, operando < TFloat32 > maxInput, operando < TFloat32 > minFilter, operando < TFloat32 > maxFilter , Clase <V> outType, List <larga> zancadas, relleno de cuerdas, opciones ... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación QuantizedConv2d.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| filtrar | La dimensión input_depth del filtro debe coincidir con las dimensiones de profundidad de la entrada. |
| minInput | El valor flotante que representa el valor de entrada cuantificado más bajo. |
| maxInput | El valor flotante que representa el valor de entrada cuantificado más alto. |
| minFilter | El valor flotante que representa el valor de filtro cuantificado más bajo. |
| maxFilter | El valor flotante que representa el valor de filtro cuantificado más alto. |
| zancadas | El paso de la ventana deslizante para cada dimensión del tensor de entrada. |
| relleno | El tipo de algoritmo de relleno que se utilizará. |
| opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de QuantizedConv2d
públicas estáticas QuantizedConv2d.Options dilataciones (List <Larga> dilataciones)
Parámetros
| dilataciones | Tensor 1-D de longitud 4. El factor de dilatación para cada dimensión de "entrada". Si se establece en k> 1, habrá k-1 celdas omitidas entre cada elemento de filtro en esa dimensión. El orden de las dimensiones está determinado por el valor de `data_format`; consulte más arriba para obtener más detalles. Las dilataciones en las dimensiones del lote y profundidad deben ser 1. |
|---|
pública de salida < TFloat32 > maxOutput ()
El valor flotante que representa el valor de salida cuantificado más alto.
pública de salida < TFloat32 > minOutput ()
El valor flotante que representa el valor de salida cuantificado más bajo.