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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: क्वांटाइज़्डConv2D
#include <nn_ops.h>
परिमाणित 4D इनपुट और फ़िल्टर टेंसर दिए गए 2D कनवल्शन की गणना करता है।
सारांश
इनपुट मात्राबद्ध टेंसर हैं जहां सबसे कम मान संबंधित न्यूनतम की वास्तविक संख्या का प्रतिनिधित्व करता है, और उच्चतम अधिकतम का प्रतिनिधित्व करता है। इसका मतलब यह है कि आप लौटाए गए न्यूनतम और अधिकतम मानों को ध्यान में रखकर, परिमाणित आउटपुट की केवल उसी तरह व्याख्या कर सकते हैं।
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- फ़िल्टर: फ़िल्टर का इनपुट_डेप्थ आयाम इनपुट के गहराई आयामों से मेल खाना चाहिए।
- min_input: फ़्लोट मान जो सबसे कम परिमाणित इनपुट मान दर्शाता है।
- max_input: फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित इनपुट मान दर्शाता है।
- min_filter: फ़्लोट मान जो सबसे कम परिमाणित फ़िल्टर मान दर्शाता है।
- max_filter: फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित फ़िल्टर मान दर्शाता है।
- स्ट्राइड्स: इनपुट टेंसर के प्रत्येक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो का स्ट्राइड।
- पैडिंग: उपयोग करने के लिए पैडिंग एल्गोरिदम का प्रकार।
वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs
):
- फैलाव: लंबाई का 1-डी टेंसर 4.
input
के प्रत्येक आयाम के लिए फैलाव कारक। यदि k > 1 पर सेट किया जाता है, तो उस आयाम पर प्रत्येक फ़िल्टर तत्व के बीच k-1 छोड़ी गई कोशिकाएँ होंगी। आयाम क्रम data_format
के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए ऊपर देखें। बैच में फैलाव और गहराई आयाम 1 होना चाहिए।
रिटर्न:
-
Output
आउटपुट -
Output
min_output: फ़्लोट मान जो सबसे कम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है। -
Output
max_output: फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है।
निर्माता और विध्वंसक |
---|
QuantizedConv2D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, :: tensorflow::Input min_input, :: tensorflow::Input max_input, :: tensorflow::Input min_filter, :: tensorflow::Input max_filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding)
|
QuantizedConv2D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, :: tensorflow::Input min_input, :: tensorflow::Input max_input, :: tensorflow::Input min_filter, :: tensorflow::Input max_filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const QuantizedConv2D::Attrs & attrs) |
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य |
---|
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
OutType (DataType x) | |
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
फैलाव
Attrs Dilations(
const gtl::ArraySlice< int > & x
)
आउटटाइप
Attrs OutType(
DataType x
)
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],null,["# tensorflow::ops::QuantizedConv2D Class Reference\n\ntensorflow::ops::QuantizedConv2D\n================================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nComputes a 2D convolution given quantized 4D input and filter tensors.\n\nSummary\n-------\n\nThe inputs are quantized tensors where the lowest value represents the real number of the associated minimum, and the highest represents the maximum. This means that you can only interpret the quantized output in the same way, by taking the returned minimum and maximum values into account.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- filter: filter's input_depth dimension must match input's depth dimensions.\n- min_input: The float value that the lowest quantized input value represents.\n- max_input: The float value that the highest quantized input value represents.\n- min_filter: The float value that the lowest quantized filter value represents.\n- max_filter: The float value that the highest quantized filter value represents.\n- strides: The stride of the sliding window for each dimension of the input tensor.\n- padding: The type of padding algorithm to use.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantized-conv2-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1_1_attrs)):\n\n- dilations: 1-D tensor of length 4. The dilation factor for each dimension of `input`. If set to k \\\u003e 1, there will be k-1 skipped cells between each filter element on that dimension. The dimension order is determined by the value of `data_format`, see above for details. Dilations in the batch and depth dimensions must be 1.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) min_output: The float value that the lowest quantized output value represents.\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) max_output: The float value that the highest quantized output value represents.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [QuantizedConv2D](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1a8376b9a3557650a011f9c6edb484ec8b)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` filter, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` min_input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` max_input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` min_filter, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` max_filter, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides, StringPiece padding)` ||\n| [QuantizedConv2D](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1aa852757615972228954f6d67b3bb8d59)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` filter, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` min_input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` max_input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` min_filter, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` max_filter, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides, StringPiece padding, const `[QuantizedConv2D::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantized-conv2-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [max_output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1a66d14c5a2888abbc7ae9e711a2fdced8) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [min_output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1aac559559eda7e4da378605b1b88d3320) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1a36cc12c83f91d1503e6cdeadc7e43272) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1af1401fc53bb8d0556a50807c662bbd61) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public static functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Dilations](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1ae5e27c80b00ace7bafa06479bc01ac5e)`(const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantized-conv2-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1_1_attrs) |\n| [OutType](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1ad52eb17c8042ea7f90ded915f9f2aa53)`(DataType x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantized-conv2-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantized-conv2-d/attrs) | Optional attribute setters for [QuantizedConv2D](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/quantized-conv2-d#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### max_output\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output max_output\n``` \n\n### min_output\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output min_output\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### QuantizedConv2D\n\n```gdscript\n QuantizedConv2D(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input filter,\n ::tensorflow::Input min_input,\n ::tensorflow::Input max_input,\n ::tensorflow::Input min_filter,\n ::tensorflow::Input max_filter,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides,\n StringPiece padding\n)\n``` \n\n### QuantizedConv2D\n\n```gdscript\n QuantizedConv2D(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input filter,\n ::tensorflow::Input min_input,\n ::tensorflow::Input max_input,\n ::tensorflow::Input min_filter,\n ::tensorflow::Input max_filter,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides,\n StringPiece padding,\n const QuantizedConv2D::Attrs & attrs\n)\n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### Dilations\n\n```gdscript\nAttrs Dilations(\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x\n)\n``` \n\n### OutType\n\n```text\nAttrs OutType(\n DataType x\n)\n```"]]