tensorflow:: ops:: QuantizedConv2D

#include <nn_ops.h>

Oblicza splot 2D na podstawie skwantyzowanych danych wejściowych 4D i tensorów filtru.

Streszczenie

Dane wejściowe to skwantyzowane tensory, gdzie najniższa wartość reprezentuje rzeczywistą liczbę odpowiadającego jej minimum, a najwyższa wartość reprezentuje maksimum. Oznacza to, że skwantyzowane dane wyjściowe można interpretować w ten sam sposób, uwzględniając zwrócone wartości minimalne i maksymalne.

Argumenty:

  • zakres: obiekt zakresu
  • filtr: wymiar input_depth 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 skwantowaną wartość filtru.
  • max_filter: Wartość zmiennoprzecinkowa reprezentowana przez najwyższą skwantowaną wartość filtru.
  • kroki: Krok przesuwanego okna dla każdego wymiaru tensora wejściowego.
  • padding: Typ algorytmu wypełniania, który ma zostać użyty.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

  • Dylatacje: jednowymiarowy tensor o długości 4. Współczynnik dylatacji dla każdego wymiaru danych input . Jeśli ustawione na k > 1, między każdym elementem filtru w tym wymiarze będzie k-1 pominiętych komórek. Kolejność wymiarów jest określana przez wartość data_format , szczegóły powyżej. Dylatacje w wymiarach wsadowych i głębokości muszą wynosić 1.

Zwroty:

  • Wyjście Output
  • Output min_output: Wartość zmiennoprzecinkowa reprezentowana przez najniższą skwantowaną wartość wyjściową.
  • Output max_output: Wartość zmiennoprzecinkowa reprezentowana przez najwyższą skwantowaną wartość wyjściową.

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 settery atrybutów dla QuantizedConv2D .

Atrybuty publiczne

maksymalna_wydajność 

::tensorflow::Output max_output

min_wyjście 

::tensorflow::Output min_output

działanie 

Operation operation

wyjście 

::tensorflow::Output output

Funkcje publiczne

Konwersja kwantowa 2D 

 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
)

Konwersja kwantowa 2D 

 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

Rozszerzenia 

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

Typ wyjścia 

Attrs OutType(
  DataType x
)