공개 최종 클래스 QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu
Bias 및 Relu를 사용하여 양자화된 깊이별 Conv2D를 계산합니다.
중첩 클래스
| 수업 | QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu 의 선택적 속성 | |
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| static <V는 TType을 확장합니다. > QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | create ( Scope 범위, Operand <? 확장 TType > 입력, Operand <? 확장 TType > 필터, Operand < TFloat32 >bias, Operand < TFloat32 > minInput, Operand < TFloat32 > maxInput, Operand < TFloat32 > minFilter, Operand < TFloat32 > maxFilter , Class<V> outType, List<Long> 스트라이드, 문자열 패딩, 옵션... 옵션) 새로운 QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다. |
| 정적 QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | 확장 (List<Long> 확장) |
| 출력 < TFloat32 > | 최대출력 () 최대 양자화된 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다. |
| 출력 < TFloat32 > | 최소출력 () 최소 양자화된 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다. |
| 출력 <V> | 출력 () 출력 텐서. |
| 정적 QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | paddingList (List<Long> paddingList) |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu"
공개 방법
public static QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> create ( Scope 범위, 피연산자 <? 확장 TType > 입력, 피연산자 < ? 확장 TType > 필터, 피연산자 < TFloat32 > 바이어스, 피연산자 < TFloat32 > minInput, 피연산자 < TFloat32 > maxInput, 피연산자 < TFloat32 > minFilter , 피연산자 < TFloat32 > maxFilter, Class<V> outType, List<Long> 스트라이드, 문자열 패딩, 옵션... 옵션)
새로운 QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 입력 | 원래 입력 텐서. |
| 필터 | 원본 필터 텐서. |
| 편견 | 원래 바이어스 텐서. |
| 최소입력 | 최소 양자화된 입력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다. |
| 최대 입력 | 최대 양자화된 입력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다. |
| 최소필터 | 최소 양자화 필터 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다. |
| 최대 필터 | 최대 양자화된 필터 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다. |
| 출력 유형 | 출력 유형입니다. |
| 큰 걸음 | 보폭 값 목록입니다. |
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu의 새로운 인스턴스