सार्वजनिक अंतिम वर्ग क्वांटाइज़्डरिसाइज़बिलिनियर
क्वांटाइज्ड बिलिनियर इंटरपोलेशन का उपयोग करके क्वांटाइज्ड `छवियों` को `आकार` में बदलें।
इनपुट छवियाँ और आउटपुट छवियाँ परिमाणित प्रकार की होनी चाहिए।
नेस्टेड क्लासेस
कक्षा | क्वांटाइज़्डरिसाइज़बिलिनियर.ऑप्शंस | QuantizedResizeBilinear के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
स्थैतिक क्वांटाइज़्डरिसाइज़बिलिनियर.विकल्प | एलाइन कॉर्नर (बूलियन एलाइन कॉर्नर) |
स्थिर <T, TType का विस्तार करता है > QuantizedResizeBilinear <T> | बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इमेज, ऑपरेंड < TInt32 > आकार, ऑपरेंड <TFloat32> मिनट, ऑपरेंड <TFloat32> अधिकतम, विकल्प... विकल्प) एक नए क्वांटाइज्ड रिसाइजबिलिनियर ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फैक्ट्री विधि। |
स्थैतिक क्वांटाइज़्डरिसाइज़बिलिनियर.विकल्प | हाफपिक्सेलसेंटर (बूलियन हाफपिक्सेलसेंटर) |
आउटपुट < TFloat32 > | आउटमैक्स () |
आउटपुट < TFloat32 > | आउटमिन () |
आउटपुट <T> | आकार बदलने वाली छवियाँ () 4-डी आकार के साथ `[बैच, नई ऊंचाई, नई चौड़ाई, चैनल]। |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "QuantizedResizeBilinear"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक क्वांटाइज़्डरिसाइज़बिलिनियर.ऑप्शंस एलाइनकॉर्नर (बूलियन एलाइनकॉर्नर्स)
पैरामीटर
कोनों को संरेखित करें | यदि सत्य है, तो इनपुट और आउटपुट टेंसर के 4 कोने वाले पिक्सेल के केंद्र संरेखित होते हैं, जिससे कोने वाले पिक्सेल पर मान संरक्षित होते हैं। डिफ़ॉल्ट से असत्य. |
---|
सार्वजनिक स्थैतिक क्वांटाइज्ड रीसाइजबिलिनियर <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> छवियां, ऑपरेंड < टीआईएनटी32 > आकार, ऑपरेंड < टीएफलोएट32 > न्यूनतम, ऑपरेंड < टीएफलोएट32 > अधिकतम, विकल्प... विकल्प)
एक नए क्वांटाइज्ड रिसाइजबिलिनियर ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फैक्ट्री विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
इमेजिस | 4-डी आकार `[बैच, ऊंचाई, चौड़ाई, चैनल]` के साथ। |
आकार | = 2 तत्वों का 1-डी int32 टेंसर: `new_height, new_width`। छवियों के लिए नया आकार. |
विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- क्वांटाइज्ड रीसाइजबिलिनियर का एक नया उदाहरण