przepływ tensorowy:: ops:: Kwantyzowane Conv2D

#include <nn_ops.h>

Oblicza splot 2D, biorąc pod uwagę skwantowane dane wejściowe 4D i tensory filtrów.

Streszczenie

Dane wejściowe to skwantowane tensory, gdzie najniższa wartość reprezentuje rzeczywistą liczbę powiązanego minimum, a najwyższa reprezentuje maksimum. Oznacza to, że skwantowany wynik można interpretować tylko w ten sam sposób, biorąc pod uwagę zwrócone wartości minimalne i maksymalne.

Argumenty:

  • zakres: Obiekt Scope
  • filtr: wymiar głębokości_wejściowej filtra musi odpowiadać wymiarom głębokości wejścia.
  • min_input: Wartość zmiennoprzecinkowa reprezentowana przez najniższą skwantowaną wartość wejściową.
  • max_input: Wartość zmiennoprzecinkowa reprezentowana przez najwyższą skwantowaną wartość wejściową.
  • min_filter: Wartość zmiennoprzecinkowa reprezentowana przez najniższą wartość filtra kwantyzowanego.
  • max_filter: Wartość zmiennoprzecinkowa reprezentowana przez najwyższą wartość filtra kwantyzowanego.
  • kroki: krok przesuwanego okna dla każdego wymiaru tensora wejściowego.
  • dopełnienie: typ algorytmu dopełniania, który ma zostać użyty.

Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs ):

  • dylatacje: tensor 1-D długości 4. Współczynnik dylatacji dla każdego wymiaru input . Jeśli ustawione na k > 1, pomiędzy każdym elementem filtrującym w tym wymiarze zostanie pominiętych komórek k-1. Kolejność wymiarów jest określona przez wartość data_format , szczegóły znajdziesz powyżej. Dylatacje w wymiarach partii i głębokości muszą wynosić 1.

Zwroty:

  • Wyjście Output
  • Output min_output: Wartość zmiennoprzecinkowa reprezentowana przez najniższą skwantowaną wartość wyjściową.
  • Output max_output: Wartość zmiennoprzecinkowa, którą reprezentuje najwyższa skwantowana wartość wyjściowa.

Konstruktory i destruktory

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)

Atrybuty publiczne

max_output
min_output
operation
output

Publiczne funkcje statyczne

Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
OutType (DataType x)

Struktury

tensorflow:: ops:: QuantizedConv2D:: Attrs

Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla QuantizedConv2D .

Atrybuty publiczne

Maksymalna wydajność

::tensorflow::Output max_output

min_wyjście

::tensorflow::Output min_output

operacja

Operation operation

wyjście

::tensorflow::Output output

Funkcje publiczne

Kwantyzowane Conv2D

 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
)

Kwantyzowane Conv2D

 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
)

Publiczne funkcje statyczne

Dylatacje

Attrs Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

Typ zewnętrzny

Attrs OutType(
  DataType x
)