dòng chảy :: hoạt động :: QuantizedConv2D

#include <nn_ops.h>

Tính toán tích chập 2D cho đầu vào 4D lượng tử hóa và bộ lọc căng.

Tóm lược

Các đầu vào là các tenxơ được lượng tử hóa trong đó giá trị thấp nhất đại diện cho số thực của giá trị tối thiểu liên quan và giá trị cao nhất đại diện cho giá trị tối đa. Điều này có nghĩa là bạn chỉ có thể diễn giải đầu ra lượng tử hóa theo cùng một cách, bằng cách tính đến các giá trị tối thiểu và tối đa được trả về.

Tranh luận:

  • phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
  • filter: thứ nguyên input_depth của bộ lọc phải khớp với kích thước chiều sâu của input.
  • min_input: Giá trị float mà giá trị đầu vào được lượng tử hóa thấp nhất đại diện.
  • max_input: Giá trị float mà giá trị đầu vào được lượng tử hóa cao nhất đại diện.
  • min_filter: Giá trị float mà giá trị bộ lọc lượng tử hóa thấp nhất đại diện.
  • max_filter: Giá trị float mà giá trị bộ lọc lượng tử hóa cao nhất đại diện.
  • sải bước: Sải bước của cửa sổ trượt đối với mỗi kích thước của bộ căng đầu vào.
  • padding: Loại thuật toán đệm sẽ sử dụng.

Các thuộc tính tùy chọn (xem Phần Attrs ):

  • độ giãn: độ dài 1-D của chiều dài 4. Hệ số giãn nở cho mỗi kích thước input . Nếu được đặt thành k> 1, sẽ có k-1 ô bị bỏ qua giữa mỗi phần tử bộ lọc trên thứ nguyên đó. Thứ tự thứ nguyên được xác định bởi giá trị của data_format , xem chi tiết ở trên. Độ loãng trong lô và kích thước chiều sâu phải bằng 1.

Lợi nhuận:

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

Người xây dựng và Người phá 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

Chức năng tĩnh công khai

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

Cấu trúc

tensorflow :: ops :: QuantizedConv2D :: Attrs

Bộ thiết lập thuộc tính tùy chọn cho QuantizedConv2D .

Thuộc tính công khai

Đầu ra tối đa

::tensorflow::Output max_output

min_output

::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
)

Chức năng tĩnh công khai

Pha loãng

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

OutType

Attrs OutType(
  DataType x
)