تدفق التوتر:: العمليات:: QuantizedConv2D:: أترز
#include <nn_ops.h>محددات السمات الاختيارية لـ QuantizedConv2D .
ملخص
الصفات العامة | |
|---|---|
dilations_ = Default_dilations() | gtl::ArraySlice< int > |
out_type_ = DT_QINT32 | DataType |
الوظائف العامة | |
|---|---|
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs موتر 1-D بطول 4. |
OutType (DataType x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs الإعدادات الافتراضية هي DT_QINT32. |
الصفات العامة
التوسعات_
gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::dilations_ = Default_dilations()
out_type_
DataType tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::out_type_ = DT_QINT32
الوظائف العامة
التوسعات
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::Dilations( const gtl::ArraySlice< int > & x )
موتر 1-D بطول 4.
عامل التمدد لكل بعد من أبعاد input . إذا تم التعيين على k > 1، فسيكون هناك خلايا k-1 تم تخطيها بين كل عنصر مرشح في ذلك البعد. يتم تحديد ترتيب الأبعاد حسب قيمة data_format ، انظر أعلاه للحصول على التفاصيل. يجب أن تكون التوسعات في أبعاد الدفعة والعمق 1.
الإعدادات الافتراضية هي [1، 1، 1، 1]
نوع خارجي
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::OutType( DataType x )
الإعدادات الافتراضية هي DT_QINT32.
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],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/r2.2/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/r2.2/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/r2.2/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."]]