Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
tensor akışı:: işlem:: NicelenmişOrtalamaHavuz
#include <nn_ops.h> Nicelenmiş türler için giriş tensörünün ortalama havuzunu üretir.
Özet
Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- giriş: şekilli 4-D
[batch, height, width, channels] . - min_input: En düşük nicelenmiş giriş değerinin temsil ettiği kayan değer.
- max_input: En yüksek nicelenmiş giriş değerinin temsil ettiği kayan değer.
- ksize: Giriş tensörünün her boyutu için pencerenin boyutu. Girişin boyut sayısıyla eşleşmesi için uzunluk 4 olmalıdır.
- adımlar: Giriş tensörünün her boyutu için kayan pencerenin adımı. Girişin boyut sayısıyla eşleşmesi için uzunluk 4 olmalıdır.
- padding: Kullanılacak dolgu algoritmasının türü.
İade:
-
Output çıkışı -
Output min_output: En düşük nicelenmiş çıkış değerinin temsil ettiği kayan değer. -
Output max_output: En yüksek nicelenmiş çıkış değerinin temsil ettiği kayan değer.
Genel özellikler
Kamu işlevleri
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::QuantizedAvgPool Class Reference\n\ntensorflow::ops::QuantizedAvgPool\n=================================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nProduces the average pool of the input tensor for quantized types.\n\nSummary\n-------\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: 4-D with shape `[batch, height, width, channels]`.\n- min_input: The float value that the lowest quantized input value represents.\n- max_input: The float value that the highest quantized input value represents.\n- ksize: The size of the window for each dimension of the input tensor. The length must be 4 to match the number of dimensions of the input.\n- strides: The stride of the sliding window for each dimension of the input tensor. The length must be 4 to match the number of dimensions of the input.\n- padding: The type of padding algorithm to use.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) min_output: The float value that the lowest quantized output value represents.\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) max_output: The float value that the highest quantized output value represents.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [QuantizedAvgPool](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_avg_pool_1a0823ca0ce083dff45fb61cbe18b80e5e)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` min_input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` max_input, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & ksize, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides, StringPiece padding)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [max_output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_avg_pool_1a10d8a56c7b4c34bbe566ca787e2ebc87) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [min_output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_avg_pool_1a6724f4314e0b43a958cf6b78bd096510) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_avg_pool_1a49a59391821a67d191168d947cd36055) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_avg_pool_1a117cc564ad5019e8659a3a3714cb3411) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### max_output\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output max_output\n``` \n\n### min_output\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output min_output\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### QuantizedAvgPool\n\n```gdscript\n QuantizedAvgPool(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input min_input,\n ::tensorflow::Input max_input,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & ksize,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & strides,\n StringPiece padding\n)\n```"]]
