संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: क्वांटाइज़्डConv2D:: Attrs
#include <nn_ops.h> QuantizedConv2D के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर्स।
सारांश
सार्वजनिक गुण |
|---|
dilations_ = Default_dilations() | gtl::ArraySlice< int > |
out_type_ = DT_QINT32 | DataType |
सार्वजनिक समारोह |
|---|
Dilations (const gtl::ArraySlice< int > & x) | लंबाई का 1-डी टेंसर 4. |
OutType (DataType x) | डिफ़ॉल्ट रूप से DT_QINT32. |
सार्वजनिक गुण
फैलाव_
gtl::ArraySlice< int > tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::dilations_ = Default_dilations()
आउट_टाइप_
DataType tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::out_type_ = DT_QINT32
सार्वजनिक समारोह
फैलाव
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::Dilations(
const gtl::ArraySlice< int > & x
)
लंबाई का 1-डी टेंसर 4.
input के प्रत्येक आयाम के लिए फैलाव कारक। यदि k > 1 पर सेट किया जाता है, तो उस आयाम पर प्रत्येक फ़िल्टर तत्व के बीच k-1 छोड़ी गई कोशिकाएँ होंगी। आयाम क्रम data_format के मान से निर्धारित होता है, विवरण के लिए ऊपर देखें। बैच में फैलाव और गहराई आयाम 1 होना चाहिए।
[1, 1, 1, 1] पर डिफ़ॉल्ट
आउटटाइप
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedConv2D::Attrs::OutType(
DataType x
)
डिफ़ॉल्ट रूप से DT_QINT32.
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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/r2.3/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/r2.3/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/r2.3/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."]]
