тензорный поток :: ops :: QuantizedConv2D

#include <nn_ops.h>

Вычисляет двумерную свертку с учетом квантованных четырехмерных входных тензоров и тензоров фильтра.

Резюме

Входные данные представляют собой квантованные тензоры, где наименьшее значение представляет действительное число соответствующего минимума, а наибольшее представляет собой максимум. Это означает, что вы можете интерпретировать квантованный вывод таким же образом, только принимая во внимание возвращенные минимальное и максимальное значения.

Аргументы:

  • scope: объект Scope
  • filter: размер input_depth фильтра должен соответствовать измерениям глубины input.
  • min_input: значение с плавающей запятой, которое представляет наименьшее квантованное входное значение.
  • max_input: значение с плавающей запятой, которое представляет наибольшее квантованное входное значение.
  • min_filter: значение с плавающей запятой, которое представляет наименьшее квантованное значение фильтра.
  • max_filter: значение с плавающей запятой, которое представляет наибольшее квантованное значение фильтра.
  • шаги: шаг скользящего окна для каждого измерения входного тензора.
  • padding: Тип используемого алгоритма заполнения.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

  • Расширения: одномерный тензор длины 4. Коэффициент расширения для каждого измерения input . 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. Отклонения размеров партии и глубины должны быть равны 1.

Возврат:

  • Output выход
  • Output min_output: значение с плавающей запятой, которое представляет наименьшее квантованное выходное значение.
  • Output max_output: значение с плавающей запятой, которое представляет наибольшее квантованное выходное значение.

Конструкторы и деструкторы

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)

Публичные атрибуты

max_output
min_output
operation
output

Публичные статические функции

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

Структуры

tenorflow :: ops :: QuantizedConv2D :: Attrs

Необязательные установщики атрибутов для QuantizedConv2D .

Публичные атрибуты

max_output

::tensorflow::Output max_output

min_output

::tensorflow::Output min_output

операция

Operation operation

выход

::tensorflow::Output output

Публичные функции

QuantizedConv2D

 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

 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
)

Публичные статические функции

Расширения

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

OutType

Attrs OutType(
  DataType x
)