flux tensoriel : : opérations : : QuantizedAvgPool

#include <nn_ops.h>

Produit le pool moyen du tenseur d'entrée pour les types quantifiés.

Résumé

Arguments :

  • scope : un objet Scope
  • entrée : 4-D avec forme [batch, height, width, channels] .
  • min_input : la valeur flottante que représente la valeur d'entrée quantifiée la plus basse.
  • max_input : la valeur flottante que représente la valeur d'entrée quantifiée la plus élevée.
  • ksize : La taille de la fenêtre pour chaque dimension du tenseur d'entrée. La longueur doit être de 4 pour correspondre au nombre de dimensions de l'entrée.
  • foulées : la foulée de la fenêtre glissante pour chaque dimension du tenseur d'entrée. La longueur doit être de 4 pour correspondre au nombre de dimensions de l'entrée.
  • padding : Le type d’algorithme de remplissage à utiliser.

Retours :

  • Output sortie
  • Output min_output : la valeur flottante que représente la valeur de sortie quantifiée la plus basse.
  • Output max_output : la valeur flottante que représente la valeur de sortie quantifiée la plus élevée.

Constructeurs et Destructeurs

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)

Attributs publics

max_output
min_output
operation
output

Attributs publics

sortie_max 

::tensorflow::Output max_output

min_sortie 

::tensorflow::Output min_output

opération 

Operation operation

sortir 

::tensorflow::Output output

Fonctions publiques

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
)
,

flux tensoriel : : opérations : : QuantizedAvgPool

#include <nn_ops.h>

Produit le pool moyen du tenseur d'entrée pour les types quantifiés.

Résumé

Arguments :

  • scope : un objet Scope
  • entrée : 4-D avec forme [batch, height, width, channels] .
  • min_input : la valeur flottante que représente la valeur d'entrée quantifiée la plus basse.
  • max_input : la valeur flottante que représente la valeur d'entrée quantifiée la plus élevée.
  • ksize : La taille de la fenêtre pour chaque dimension du tenseur d'entrée. La longueur doit être de 4 pour correspondre au nombre de dimensions de l'entrée.
  • foulées : la foulée de la fenêtre glissante pour chaque dimension du tenseur d'entrée. La longueur doit être de 4 pour correspondre au nombre de dimensions de l'entrée.
  • padding : Le type d’algorithme de remplissage à utiliser.

Retours :

  • Output sortie
  • Output min_output : la valeur flottante que représente la valeur de sortie quantifiée la plus basse.
  • Output max_output : la valeur flottante que représente la valeur de sortie quantifiée la plus élevée.

Constructeurs et Destructeurs

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)

Attributs publics

max_output
min_output
operation
output

Attributs publics

sortie_max 

::tensorflow::Output max_output

min_sortie 

::tensorflow::Output min_output

opération 

Operation operation

sortir 

::tensorflow::Output output

Fonctions publiques

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
)