공개 최종 클래스 QuantizedConv2DPerChannel
채널당 QuantizedConv2D를 계산합니다.
중첩 클래스
수업 | QuantizedConv2DPerChannel.Options | QuantizedConv2DPerChannel 의 선택적 속성 |
상수
끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
static <V는 TType을 확장합니다. > QuantizedConv2DPerChannel <V> | create ( Scope 범위, Operand <? 확장 TType > 입력, Operand <? 확장 TType > 필터, Operand < TFloat32 > minInput, Operand < TFloat32 > maxInput, Operand < TFloat32 > minFilter, Operand < TFloat32 > maxFilter, Class<V> outType , List<Long> 보폭, 문자열 패딩, 옵션... 옵션) 새로운 QuantizedConv2DPerChannel 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다. |
정적 QuantizedConv2DPerChannel.Options | 확장 (List<Long> 확장) |
출력 < TFloat32 > | 최대출력 () 최종 출력 텐서의 최대값입니다. |
출력 < TFloat32 > | 최소출력 () 최종 출력 텐서의 최소값입니다. |
출력 <V> | 출력 () 출력 텐서. |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "QuantizedConv2DPerChannel"
공개 방법
public static QuantizedConv2DPerChannel <V> create ( Scope 범위, Operand <? 확장 TType > 입력, Operand <? 확장 TType > 필터, Operand < TFloat32 > minInput, Operand < TFloat32 > maxInput, Operand < TFloat32 > minFilter, Operand < TFloat32 > maxFilter , Class<V> outType, List<Long> 스트라이드, 문자열 패딩, 옵션... 옵션)
새로운 QuantizedConv2DPerChannel 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|---|
입력 | 원래 입력 텐서. |
필터 | 원본 필터 텐서. |
최소입력 | 입력 텐서의 최소값 |
최대 입력 | 입력 텐서의 최대값입니다. |
최소필터 | 필터 텐서의 최소값입니다. |
최대 필터 | 필터 텐서의 최대값입니다. |
출력 유형 | 변환해야 하는 출력 텐서의 양자화된 유형입니다. |
큰 걸음 | 보폭 값 목록. |
옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- QuantizedConv2DPerChannel의 새로운 인스턴스