จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: QuantizedConv2D:: คุณสมบัติ
#include <nn_ops.h> ตัวตั้งค่าคุณลักษณะเสริมสำหรับ QuantizedConv2D
สรุป
คุณลักษณะสาธารณะ |
|---|
dilations_ = Default_dilations() | gtl::ArraySlice< int > |
out_type_ = DT_QINT32 | DataType |
งานสาธารณะ |
|---|
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | เทนเซอร์ 1-D ความยาว 4 |
OutType (DataType x) | ค่าเริ่มต้นคือ DT_QINT32 |
คุณลักษณะสาธารณะ
การขยาย_
gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::dilations_ = Default_dilations()
out_type_
DataType tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::out_type_ = DT_QINT32
งานสาธารณะ
การขยาย
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::Dilations(
const gtl::ArraySlice< int > & x
)
เทนเซอร์ 1-D ความยาว 4
ปัจจัยการขยายสำหรับแต่ละมิติของ input หากตั้งค่าเป็น k > 1 จะมีเซลล์ที่ข้าม k-1 ระหว่างองค์ประกอบตัวกรองแต่ละรายการในมิตินั้น ลำดับมิติถูกกำหนดโดยค่าของ data_format โปรดดูรายละเอียดด้านบน การขยายขนาดแบทช์และความลึกต้องเป็น 1
ค่าเริ่มต้นคือ [1, 1, 1, 1]
ประเภทออก
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::OutType(
DataType x
)
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-25 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-07-25 UTC"],[],[],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/r2.1/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/r2.1/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/r2.1/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."]]
