tensorflow::ops::QuantizedConv2D

#include <nn_ops.h>

Tính toán phép chập 2D dựa trên đầu vào 4D đã được lượng tử hóa và các tensor lọc.

Bản tóm tắt

Các giá trị đầu vào là các tensor đã được lượng tử hóa, trong đó giá trị thấp nhất biểu thị giá trị thực của giá trị tối thiểu tương ứng, và giá trị cao nhất biểu thị giá trị tối đa. Điều này có nghĩa là bạn chỉ có thể diễn giải kết quả đầu ra đã được lượng tử hóa theo cùng một cách, bằng cách xem xét các giá trị tối thiểu và tối đa được trả về.

Luận điểm:

  • phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
  • Bộ lọc: Kích thước chiều sâu đầu vào của bộ lọc phải khớp với kích thước chiều sâu của đầu vào.
  • 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.
  • min_filter: Giá trị float biểu thị giá trị bộ lọc lượng tử hóa thấp nhất.
  • max_filter: Giá trị float biểu thị giá trị bộ lọc lượng tử hóa cao nhất.
  • strides: Bước nhảy của cửa sổ trượt cho mỗi chiều của tensor đầu vào.
  • padding: Loại thuật toán đệm cần sử dụng.

Các thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

  • Độ giãn: Tensor 1 chiều có độ dài 4. Hệ số giãn cho mỗi chiều của input . Nếu đặt thành k > 1, sẽ có k-1 ô bị bỏ qua giữa mỗi phần tử lọc trên chiều đó. Thứ tự chiều được xác định bởi giá trị của data_format , xem chi tiết ở trên. Độ giãn ở chiều batch và chiều depth phải bằng 1.

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

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)

Thuộc tính công khai

max_output
min_output
operation
output

Các hàm tĩnh công khai

Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x)
OutType (DataType x)

Cấu trúc

tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs

Các thiết lập thuộc tính tùy chọn cho QuantizedConv2D .

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

QuantizedConv2D 

 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 

 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
)

Các hàm tĩnh công khai

Sự giãn nở 

Attrs Dilations(
  const gtl::ArraySlice< int > & x
)

OutType 

Attrs OutType(
  DataType x
)