tensorflow::ops::QuantizedMaxPool

#include <nn_ops.h>

Tạo ra tập hợp giá trị lớn nhất của tensor đầu vào cho các kiểu dữ liệu đã được lượng tử hóa.

Bản tóm tắt

Luận điểm:

  • phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
  • Đầu vào: Tensor 4 chiều (batch x rows x cols x depth) để áp dụng MaxReduce.
  • min_input: Giá trị float mà giá trị đầu vào được lượng tử hóa thấp nhất biểu thị.
  • max_input: Giá trị float mà giá trị đầu vào được lượng tử hóa cao nhất biểu thị.
  • ksize: Kích thước cửa sổ cho mỗi chiều của tensor đầu vào. Chiều dài phải là 4 để khớp với số chiều của đầu vào.
  • strides: Bước nhảy của cửa sổ trượt cho mỗi chiều của tensor đầu vào. Chiều dài phải là 4 để khớp với số chiều của đầu vào.
  • padding: Loại thuật toán đệm cần sử dụng.

Trả về:

  • Đầu Output
  • Output min_output: Giá trị float mà giá trị đầu ra được lượng tử hóa thấp nhất thể hiện.
  • Output max_output: Giá trị float mà giá trị đầu ra được lượng tử hóa cao nhất thể hiện.

Hàm khởi tạo và hàm hủy

QuantizedMaxPool (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)

Thuộc tính công khai

max_output
min_output
operation
output

Thuộc tính công khai

đầu ra tối đa 

::tensorflow::Output max_output

đầu ra tối thiểu 

::tensorflow::Output min_output

hoạt động 

Operation operation

đầu ra 

::tensorflow::Output output

Chức năng công cộng

QuantizedMaxPool 

 QuantizedMaxPool(
  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
)