Вычисляет 2D-свертку с учетом квантованного 4D-входа и тензоров фильтра.
Входные данные представляют собой квантованные тензоры, где наименьшее значение представляет собой действительное число соответствующего минимума, а наибольшее — максимум. Это означает, что вы можете интерпретировать квантованный вывод таким же образом, принимая во внимание возвращаемые минимальные и максимальные значения.
Вложенные классы
сорт | QuantizedConv2d.Параметры | Дополнительные атрибуты для QuantizedConv2d |
Константы
Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
static <V расширяет TType > QuantizedConv2d <V> | create ( Область видимости , Операнд <? расширяет TType > input, Операнд <? расширяет TType > filter, Операнд < TFloat32 > minInput, Операнд < TFloat32 > maxInput, Операнд < TFloat32 > minFilter, Операнд < TFloat32 > maxFilter, Class<V> outType , List<Long> шаги, Заполнение строк, Параметры... параметры) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию QuantizedConv2d. |
статический QuantizedConv2d.Options | расширения (List<Long> расширения) |
Вывод <TFloat32> | МаксВыход () Значение с плавающей запятой, которое представляет наибольшее квантованное выходное значение. |
Вывод <TFloat32> | минВыход () Значение с плавающей запятой, которое представляет наименьшее квантованное выходное значение. |
Выход <В> | выход () |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Публичные методы
public static QuantizedConv2d <V> create ( Область видимости , Операнд <? расширяет TType > input, Операнд <? расширяет TType > filter, Операнд < TFloat32 > minInput, Операнд < TFloat32 > maxInput, Операнд < TFloat32 > minFilter, Операнд < TFloat32 > maxFilter , Class<V> outType, List<Long> шаги, заполнение строк, параметры... параметры)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию QuantizedConv2d.
Параметры
объем | текущий объем |
---|---|
фильтр | Размер входной_глубины фильтра должен совпадать с размерами глубины входных данных. |
минвход | Значение с плавающей запятой, которое представляет наименьшее квантованное входное значение. |
МаксВход | Значение с плавающей запятой, которое представляет наибольшее квантованное входное значение. |
минфильтр | Значение с плавающей запятой, которое представляет наименьшее значение квантованного фильтра. |
МаксФильтр | Значение с плавающей запятой, которое представляет наибольшее значение квантованного фильтра. |
шаги | Шаг скользящего окна для каждого измерения входного тензора. |
прокладка | Тип используемого алгоритма заполнения. |
параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр QuantizedConv2d
общедоступные статические расширения QuantizedConv2d.Options (расширения List<Long>)
Параметры
расширения | Одномерный тензор длины 4. Коэффициент расширения для каждого измерения «входа». Если установлено значение k > 1, между каждым фильтрующим элементом в этом измерении будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значением data_format, подробности см. выше. Расширения размеров партии и глубины должны быть равны 1. |
---|
публичный вывод < TFloat32 > maxOutput ()
Значение с плавающей запятой, которое представляет наибольшее квантованное выходное значение.
публичный вывод < TFloat32 > minOutput ()
Значение с плавающей запятой, которое представляет наименьшее квантованное выходное значение.