тензорный поток:: опс:: КвантизированныйConv2D
#include <nn_ops.h>
Вычисляет 2D-свертку с учетом квантованного 4D-входа и тензоров фильтра.
Краткое содержание
Входные данные представляют собой квантованные тензоры, где наименьшее значение представляет собой действительное число соответствующего минимума, а наибольшее — максимум. Это означает, что вы можете интерпретировать квантованный вывод таким же образом, принимая во внимание возвращаемые минимальные и максимальные значения.
Аргументы:
- область: объект области.
- фильтр: размер входной_глубины фильтра должен совпадать с размерами глубины входных данных.
- min_input: значение с плавающей запятой, которое представляет наименьшее квантованное входное значение.
- max_input: значение с плавающей запятой, которое представляет наибольшее квантованное входное значение.
- min_filter: значение с плавающей запятой, которое представляет наименьшее значение квантованного фильтра.
- max_filter: значение с плавающей запятой, которое представляет наибольшее значение квантованного фильтра.
- шаги: шаг скользящего окна для каждого измерения входного тензора.
- дополнение: тип используемого алгоритма заполнения.
Необязательные атрибуты (см. Attrs
):
- расширения: одномерный тензор длины 4. Коэффициент расширения для каждого измерения
input
. Если установлено значение k > 1, между каждым фильтрующим элементом в этом измерении будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок измерений определяется значениемdata_format
, подробности см. выше. Расширения размеров партии и глубины должны быть равны 1.
Возврат:
-
Output
выход -
Output
min_output: значение с плавающей запятой, которое представляет наименьшее квантованное выходное значение. -
Output
max_output: значение с плавающей запятой, которое представляет наибольшее квантованное выходное значение.
Конструкторы и деструкторы | |
---|---|
QuantizedConv2D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, :: tensorflow::Input min_input, :: tensorflow::Input max_input, :: tensorflow::Input min_filter, :: tensorflow::Input max_filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding) | |
QuantizedConv2D (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input filter, :: tensorflow::Input min_input, :: tensorflow::Input max_input, :: tensorflow::Input min_filter, :: tensorflow::Input max_filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const QuantizedConv2D::Attrs & attrs) |
Публичные атрибуты | |
---|---|
max_output | |
min_output | |
operation | |
output |
Публичные статические функции | |
---|---|
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | |
OutType (DataType x) |
Структуры | |
---|---|
tensorflow::ops:: QuantizedConv2D:: Attrs | Дополнительные установщики атрибутов для QuantizedConv2D . |
Публичные атрибуты
максимальный_выход
::tensorflow::Output max_output
мин_выход
::tensorflow::Output min_output
операция
Operation operation
выход
::tensorflow::Output output
Общественные функции
КвантизированныйConv2D
QuantizedConv2D( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input filter, ::tensorflow::Input min_input, ::tensorflow::Input max_input, ::tensorflow::Input min_filter, ::tensorflow::Input max_filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding )
КвантизированныйConv2D
QuantizedConv2D( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input filter, ::tensorflow::Input min_input, ::tensorflow::Input max_input, ::tensorflow::Input min_filter, ::tensorflow::Input max_filter, const gtl::ArraySlice< int > & strides, StringPiece padding, const QuantizedConv2D::Attrs & attrs )
Публичные статические функции
Расширения
Attrs Dilations( const gtl::ArraySlice< int > & x )
OutType
Attrs OutType( DataType x )