flujo tensor:: operaciones:: QuantizedAvgPool

#include <nn_ops.h>

Produce el conjunto promedio del tensor de entrada para tipos cuantificados.

Resumen

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• entrada: 4-D con forma [batch, height, width, channels] .
• min_input: el valor flotante que representa el valor de entrada cuantificado más bajo.
• max_input: el valor flotante que representa el valor de entrada cuantificado más alto.
• ksize: el tamaño de la ventana para cada dimensión del tensor de entrada. La longitud debe ser 4 para que coincida con el número de dimensiones de la entrada.
• zancadas: la zancada de la ventana deslizante para cada dimensión del tensor de entrada. La longitud debe ser 4 para que coincida con el número de dimensiones de la entrada.
• padding: El tipo de algoritmo de relleno a utilizar.

Devoluciones:

• Salida Output
• Output min_output: el valor flotante que representa el valor de salida cuantificado más bajo.
• Output max_output: el valor flotante que representa el valor de salida cuantificado más alto.

Constructores y destructores
QuantizedAvgPool (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input min_input, :: tensorflow::Input max_input, const gtl::ArraySlice< int > & ksize, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding)

Atributos públicos
max_output	:: tensorflow::Output
min_output	:: tensorflow::Output
operation	Operation
output	:: tensorflow::Output

Atributos públicos

salida_max

::tensorflow::Output max_output

salida_min

::tensorflow::Output min_output

operación

Operation operation

producción

::tensorflow::Output output

Funciones públicas

QuantizedAvgPool

 QuantizedAvgPool(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_input,
  ::tensorflow::Input max_input,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksize,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)

,

flujo tensor:: operaciones:: QuantizedAvgPool

#include <nn_ops.h>

Produce el conjunto promedio del tensor de entrada para tipos cuantificados.

Resumen

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• entrada: 4-D con forma [batch, height, width, channels] .
• min_input: el valor flotante que representa el valor de entrada cuantificado más bajo.
• max_input: el valor flotante que representa el valor de entrada cuantificado más alto.
• ksize: el tamaño de la ventana para cada dimensión del tensor de entrada. La longitud debe ser 4 para que coincida con el número de dimensiones de la entrada.
• zancadas: la zancada de la ventana deslizante para cada dimensión del tensor de entrada. La longitud debe ser 4 para que coincida con el número de dimensiones de la entrada.
• padding: El tipo de algoritmo de relleno a utilizar.

Devoluciones:

• Salida Output
• Output min_output: el valor flotante que representa el valor de salida cuantificado más bajo.
• Output max_output: el valor flotante que representa el valor de salida cuantificado más alto.

Constructores y destructores
QuantizedAvgPool (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input min_input, :: tensorflow::Input max_input, const gtl::ArraySlice< int > & ksize, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding)

Atributos públicos
max_output	:: tensorflow::Output
min_output	:: tensorflow::Output
operation	Operation
output	:: tensorflow::Output

Atributos públicos

salida_max

::tensorflow::Output max_output

salida_min

::tensorflow::Output min_output

operación

Operation operation

producción

::tensorflow::Output output

Funciones públicas

QuantizedAvgPool

 QuantizedAvgPool(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_input,
  ::tensorflow::Input max_input,
  const gtl::ArraySlice< int > & ksize,
  const gtl::ArraySlice< int > & strides,
  StringPiece padding
)