tensorflow::ops::QuantizedConv2D

#include <nn_ops.h>

Menghitung konvolusi 2D berdasarkan input 4D terkuantisasi dan tensor filter.

Ringkasan

Inputnya berupa tensor terkuantisasi di mana nilai terendah mewakili bilangan riil dari nilai minimum yang terkait, dan nilai tertinggi mewakili nilai maksimum. Ini berarti bahwa Anda hanya dapat menginterpretasikan output terkuantisasi dengan cara yang sama, yaitu dengan mempertimbangkan nilai minimum dan maksimum yang dikembalikan.

Argumen:

  • Cakupan: Objek Cakupan
  • filter: dimensi input_depth filter harus sesuai dengan dimensi kedalaman input.
  • min_input: Nilai float yang diwakili oleh nilai input terkuantisasi terendah.
  • max_input: Nilai float yang diwakili oleh nilai input terkuantisasi tertinggi.
  • min_filter: Nilai float yang diwakili oleh nilai filter terkuantisasi terendah.
  • max_filter: Nilai float yang diwakili oleh nilai filter terkuantisasi tertinggi.
  • strides: Langkah jendela geser untuk setiap dimensi tensor input.
  • padding: Jenis algoritma padding yang akan digunakan.

Atribut opsional (lihat Attrs ):

  • Dilasi: tensor 1-D dengan panjang 4. Faktor dilasi untuk setiap dimensi input . Jika diatur ke k > 1, akan ada k-1 sel yang dilewati di antara setiap elemen filter pada dimensi tersebut. Urutan dimensi ditentukan oleh nilai data_format , lihat detail di atas. Dilasi pada dimensi batch dan kedalaman harus 1.

Mengembalikan:

  • Keluaran Output
  • Output min_output: Nilai float yang diwakili oleh nilai output terkuantisasi terendah.
  • Output max_output: Nilai float yang diwakili oleh nilai output terkuantisasi tertinggi.

Konstruktor dan Destruktor

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)

Atribut publik

max_output
min_output
operation
output

Fungsi statis publik

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

Struktur

tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs

Pengaturan atribut opsional untuk QuantizedConv2D .

Atribut publik

output_maksimum 

::tensorflow::Output max_output

output minimum 

::tensorflow::Output min_output

operasi 

Operation operation

keluaran 

::tensorflow::Output output

Fungsi publik

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
)

Fungsi statis publik

Dilasi 

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

OutType 

Attrs OutType(
  DataType x
)