tensorflow::ops::QuantizedConv2D

#include <nn_ops.h>

Calcule une convolution 2D à partir d'une entrée 4D quantifiée et de tenseurs de filtre.

Résumé

Les entrées sont des tenseurs quantifiés où la valeur minimale représente le nombre réel correspondant au minimum, et la valeur maximale représente le maximum. Cela signifie que la sortie quantifiée ne peut être interprétée qu'en tenant compte des valeurs minimale et maximale renvoyées.

Arguments :

  • portée : un objet Scope
  • filtre : la dimension input_depth du filtre doit correspondre aux dimensions de profondeur de l’entrée.
  • min_input : La valeur flottante que représente la plus petite valeur d’entrée quantifiée.
  • max_input : La valeur flottante que représente la valeur d’entrée quantifiée la plus élevée.
  • min_filter : La valeur flottante que représente la valeur de filtre quantifiée la plus basse.
  • max_filter : La valeur flottante que représente la valeur de filtre quantifiée la plus élevée.
  • pas : Le pas de la fenêtre glissante pour chaque dimension du tenseur d'entrée.
  • padding : le type d’algorithme de padding à utiliser.

Attributs optionnels (voir Attrs ) :

  • Dilatations : tenseur 1D de longueur 4. Facteur de dilatation pour chaque dimension de input . Si k > 1, k-1 cellules seront ignorées entre chaque élément de filtre sur cette dimension. L’ordre des dimensions est déterminé par la valeur de data_format (voir ci-dessus pour plus de détails). Les dilatations des dimensions batch et depth doivent être égales à 1.

Retours :

  • Output
  • Output min_output : La valeur flottante que représente la plus petite valeur de sortie quantifiée.
  • Output max_output : La valeur flottante que représente la valeur de sortie quantifiée la plus élevée.

Constructeurs et destructeurs

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)

attributs publics

max_output
min_output
operation
output

fonctions statiques publiques

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

Structures

tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs

Définiteurs d'attributs optionnels pour QuantizedConv2D .

attributs publics

sortie_max 

::tensorflow::Output max_output

sortie_min 

::tensorflow::Output min_output

opération 

Operation operation

sortir 

::tensorflow::Output output

fonctions publiques

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
)

fonctions statiques publiques

Dilatations 

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

Type de sortie 

Attrs OutType(
  DataType x
)