সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: QuantizedConv2D:: Attrs
#include <nn_ops.h> QuantizedConv2D- এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য নির্ধারণকারী।
সারাংশ
পাবলিক বৈশিষ্ট্য |
|---|
dilations_ = Default_dilations() | gtl::ArraySlice< int > |
out_type_ = DT_QINT32 | DataType |
পাবলিক ফাংশন |
|---|
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | দৈর্ঘ্যের 1-D টেনসর 4. |
OutType (DataType x) | ডিফল্ট DT_QINT32। |
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
প্রসারণ_
gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::dilations_ = Default_dilations()
আউট_টাইপ_
DataType tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::out_type_ = DT_QINT32
পাবলিক ফাংশন
প্রসারণ
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::Dilations(
const gtl::ArraySlice< int > & x
)
দৈর্ঘ্যের 1-D টেনসর 4.
input প্রতিটি মাত্রার জন্য প্রসারিত ফ্যাক্টর। k > 1 তে সেট করা হলে, সেই মাত্রার প্রতিটি ফিল্টার উপাদানের মধ্যে k-1 এড়িয়ে যাওয়া ঘর থাকবে। মাত্রার ক্রম data_format এর মান দ্বারা নির্ধারিত হয়, বিশদ বিবরণের জন্য উপরে দেখুন। ব্যাচের প্রসারণ এবং গভীরতার মাত্রা অবশ্যই 1 হতে হবে।
ডিফল্টে [1, 1, 1, 1]
আউটটাইপ
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::OutType(
DataType x
)
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs Struct Reference\n\ntensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs\n=======================================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nOptional attribute setters for [QuantizedConv2D](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/quantized-conv2-d#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d).\n\nSummary\n-------\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------|\n| [dilations_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1_1_attrs_1a9c7e7b8aa805b62ebd16507b3a4285a8)` = Default_dilations()` | `gtl::ArraySlice\u003c int \u003e` |\n| [out_type_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1_1_attrs_1ab7813f90355fc599f9fd3775c423dbe0)` = DT_QINT32` | `DataType` |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Dilations](#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1_1_attrs_1a83387d8f43271c912007784178e0ac14)`(const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantized-conv2-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1_1_attrs) 1-D tensor of length 4. |\n| [OutType](#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1_1_attrs_1ac147ef854700837dcf82521e59859cd2)`(DataType x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantized-conv2-d/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_conv2_d_1_1_attrs) Defaults to DT_QINT32. |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### dilations_\n\n```scdoc\ngtl::ArraySlice\u003c int \u003e tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::dilations_ = Default_dilations()\n``` \n\n### out_type_\n\n```carbon\nDataType tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::out_type_ = DT_QINT32\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Dilations\n\n```gdscript\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::Dilations(\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & x\n)\n``` \n1-D tensor of length 4.\n\nThe 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\nDefaults to \\[1, 1, 1, 1\\] \n\n### OutType\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::OutType(\n DataType x\n)\n``` \nDefaults to DT_QINT32."]]
