QuantizedConv2d

パブリック最終クラスQuantizedConv2d

量子化された 4D 入力とフィルター テンソルを指定して 2D 畳み込みを計算します。

入力は量子化されたテンソルで、最小値は関連する最小値の実数を表し、最大値は最大値を表します。これは、返された最小値と最大値を考慮することによってのみ、量子化された出力を同じ方法で解釈できることを意味します。

ネストされたクラス

クラスQuantizedConv2d.オプションQuantizedConv2dのオプションの属性

定数

OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

static <V extends TType > QuantizedConv2d <V>
create ( Scopescope , Operand <? extends TType > input, Operand <? extends TType > filter, Operand < TFloat32 > minInput, Operand < TFloat32 > maxInput, Operand < TFloat32 > minFilter, Operand < TFloat32 > maxFilter, Class<V> outType 、List<Long> ストライド、文字列パディング、オプション...オプション)
新しい QuantizedConv2d オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
静的QuantizedConv2d.Options
拡張(List<Long> 拡張)
出力< TFloat32 >
maxOutput ()
最大の量子化出力値が表す浮動小数点値。
出力< TFloat32 >
minOutput ()
最小の量子化出力値が表す浮動小数点値。
出力<V>

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "QuantizedConv2D"

パブリックメソッド

public static QuantizedConv2d <V> create (スコープスコープ、オペランド<? extends TType > 入力、オペランド<? extends TType > フィルター、オペランド< TFloat32 > minInput、オペランド< TFloat32 > maxInput、オペランド< TFloat32 > minFilter、オペランド< TFloat32 > maxFilter 、Class<V> outType、List<Long> ストライド、文字列パディング、オプション...オプション)

新しい QuantizedConv2d オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
フィルターフィルターの input_ Depth ディメンションは、入力の深さディメンションと一致する必要があります。
最小入力最小の量子化入力値が表す浮動小数点値。
最大入力最大の量子化入力値が表す浮動小数点値。
最小フィルター最小の量子化フィルター値が表す浮動小数点値。
マックスフィルター最大の量子化フィルター値が表す浮動小数点値。
歩幅入力テンソルの各次元のスライディング ウィンドウのストライド。
パディング使用するパディングアルゴリズムのタイプ。
オプションオプションの属性値を持ちます
戻り値
  • QuantizedConv2d の新しいインスタンス

public static QuantizedConv2d.Options拡張(List<Long> 拡張)

パラメーター
拡張長さ 4 の 1 次元テンソル。「入力」の各次元の膨張係数。 k > 1 に設定すると、その次元の各フィルター要素間に k-1 個のスキップされたセルが存在します。次元の順序は「data_format」の値によって決まります。詳細については上記を参照してください。バッチ内の膨張と深さの寸法は 1 である必要があります。

public Output < TFloat32 > maxOutput ()

最大の量子化出力値が表す浮動小数点値。

public Output < TFloat32 > minOutput ()

最小の量子化出力値が表す浮動小数点値。

public出力<V>出力()