คำนวณการบิดแบบ 2D โดยให้อินพุต 4D แบบเชิงปริมาณและเทนเซอร์ตัวกรอง
อินพุตเป็นเทนเซอร์เชิงปริมาณ โดยที่ค่าต่ำสุดแสดงถึงจำนวนจริงของค่าต่ำสุดที่เกี่ยวข้อง และค่าสูงสุดแสดงถึงค่าสูงสุด ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถตีความเอาต์พุตเชิงปริมาณได้ในลักษณะเดียวกันเท่านั้น โดยคำนึงถึงค่าต่ำสุดและค่าสูงสุดที่ส่งคืนมาด้วย
คลาสที่ซ้อนกัน
ระดับ | QuantizedConv2d.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedConv2d |
ค่าคงที่
สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
คงที่ <V ขยาย TType > QuantizedConv2d <V> | สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ <? ขยาย TType > อินพุต ตัว ดำเนินการ <? ขยาย TType > ตัวกรอง ตัวดำเนินการ < TFloat32 > minInput, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > maxInput, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > minFilter, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > maxFilter, Class<V> outType , รายการก้าว <ยาว>, การเติมสตริง, ตัวเลือก... ตัวเลือก) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ QuantizedConv2d ใหม่ |
QuantizedConv2d.Options แบบคงที่ | การขยาย (รายการ<Long> การขยาย) |
เอาท์พุต < TFloat32 > | เอาต์พุตสูงสุด () ค่าทศนิยมที่ค่าเอาต์พุตที่มีปริมาณสูงสุดเป็นตัวแทน |
เอาท์พุต < TFloat32 > | นาทีเอาท์พุต () ค่าทศนิยมที่ค่าเอาท์พุตเชิงปริมาณต่ำสุดเป็นตัวแทน |
เอาท์พุต <วี> | เอาท์พุท () |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
วิธีการสาธารณะ
สาธารณะคง QuantizedConv2d <V> สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ <? ขยาย TType > อินพุต ตัว ดำเนินการ <? ขยาย TType > ตัวกรอง ตัวดำเนิน การ < TFloat32 > minInput, ตัวดำเนิน การ < TFloat32 > maxInput, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > minFilter, ตัว ดำเนินการ < TFloat32 > maxFilter , Class<V> outType, List<Long> ก้าว, การขยายสตริง, ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ QuantizedConv2d ใหม่
พารามิเตอร์
ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
---|---|
กรอง | มิติข้อมูลอินพุต_ความลึกของตัวกรองต้องตรงกับมิติความลึกของอินพุต |
นาทีอินพุต | ค่าทศนิยมที่ค่าอินพุตเชิงปริมาณต่ำสุดเป็นตัวแทน |
อินพุตสูงสุด | ค่าทศนิยมที่ค่าอินพุตที่มีปริมาณสูงสุดเป็นตัวแทน |
ตัวกรองขั้นต่ำ | ค่าทศนิยมที่ค่าตัวกรองที่มีปริมาณต่ำสุดเป็นตัวแทน |
maxFilter | ค่าทศนิยมที่ค่าตัวกรองที่มีปริมาณสูงสุดเป็นตัวแทน |
ความก้าวหน้า | การก้าวของหน้าต่างบานเลื่อนสำหรับแต่ละมิติของเทนเซอร์อินพุต |
การขยายความ | ประเภทของอัลกอริธึมการเติมที่จะใช้ |
ตัวเลือก | มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ QuantizedConv2d
การขยาย QuantizedConv2d.Options แบบคงที่สาธารณะ (การขยายรายการ <Long>)
พารามิเตอร์
การขยาย | เทนเซอร์ 1-D ที่มีความยาว 4 ปัจจัยการขยายสำหรับแต่ละมิติของ "อินพุต" หากตั้งค่าเป็น k > 1 จะมีเซลล์ที่ข้าม k-1 ระหว่างองค์ประกอบตัวกรองแต่ละรายการในมิตินั้น ลำดับมิติจะกำหนดโดยค่าของ `data_format` โปรดดูรายละเอียดด้านบน การขยายขนาดแบทช์และความลึกต้องเป็น 1 |
---|