QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu

सार्वजनिक अंतिम वर्ग क्वांटाइज़्डडेप्थवाइज़कॉन्व2DWithBiasAndRelu

Bias और Relu के साथ परिमाणित गहराईवार Conv2D की गणना करता है।

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा क्वांटाइज्डडेप्थवाइजConv2DWithBiasAndRelu.Options QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

स्थिरांक

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

स्थिर <V TType का विस्तार करता है > क्वांटाइज़्डडेप्थवाइज़Conv2DWithBiasAndRelu <V>
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? टीटाइप को बढ़ाता है > इनपुट, ऑपरेंड <? टीटाइप को बढ़ाता है > फिल्टर, ऑपरेंड < टीएफलोएट32 > बायस, ऑपरेंड < टीएफलोएट32 > मिनइनपुट, ऑपरेंड < टीएफलोएट 32 > मैक्सइनपुट, ऑपरेंड < टीएफलोएट 32> मिनफिल्टर, ऑपरेंड < टीएफलोएट32 > मैक्सफिल्टर , कक्षा<V> आउटटाइप, सूची<लंबी> प्रगति, स्ट्रिंग पैडिंग, विकल्प... विकल्प)
एक नए क्वांटाइज्डडेप्थवाइज़कॉन्व2डीविथबीआसएंडरेलू ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्थिर क्वांटाइज़्डडेप्थवाइजConv2DWithBiasAndRelu.Options
फैलाव (सूची<लंबा> फैलाव)
आउटपुट < TFloat32 >
अधिकतम आउटपुट ()
फ़्लोट मान जो अधिकतम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है।
आउटपुट < TFloat32 >
न्यूनतम आउटपुट ()
वह फ़्लोट मान जो न्यूनतम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है।
आउटपुट <वी>
आउटपुट ()
आउटपुट टेंसर.
स्थिर क्वांटाइज़्डडेप्थवाइजConv2DWithBiasAndRelu.Options
पैडिंगलिस्ट (सूची<लंबी> पैडिंगलिस्ट)

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: "QuantizedDepthWiseConv2DWithBiasAndRelu"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक क्वांटिज्डडेप्थवाइज कन्व2DWithBiasAndRelu <V> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? टीटाइप > इनपुट बढ़ाता है, ऑपरेंड <? टीटाइप > फिल्टर बढ़ाता है, ऑपरेंड <TFloat32> बायस, ऑपरेंड <TFloat32> minInput, ऑपरेंड <TFloat32> maxInput, ऑपरेंड <TFloat32> minFilter , ऑपरेंड < TFloat32 > maxFilter, क्लास<V> आउटटाइप, लिस्ट<लंबा> स्ट्राइड्स, स्ट्रिंग पैडिंग, विकल्प... विकल्प)

एक नए क्वांटाइज्डडेप्थवाइज़कॉन्व2डीविथबीआसएंडरेलू ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
इनपुट मूल इनपुट टेंसर.
फ़िल्टर मूल फ़िल्टर टेंसर।
पक्षपात मूल पूर्वाग्रह टेंसर.
minInput फ़्लोट मान जो न्यूनतम परिमाणित इनपुट मान दर्शाता है।
मैक्सइनपुट फ़्लोट मान जो अधिकतम परिमाणित इनपुट मान दर्शाता है।
मिनफ़िल्टर वह फ़्लोट मान जो न्यूनतम परिमाणित फ़िल्टर मान दर्शाता है।
मैक्सफ़िल्टर फ़्लोट मान जो अधिकतम परिमाणित फ़िल्टर मान दर्शाता है।
आउटटाइप आउटपुट का प्रकार.
प्रगति स्ट्राइड मानों की सूची.
विकल्प वैकल्पिक गुण मान रखता है
रिटर्न
  • क्वांटाइज्डडेप्थवाइजकन्वी2DWithBiasAndRelu का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक क्वांटाइज़्डडेप्थवाइजConv2DWithBiasAndRelu.विकल्प फैलाव (सूची<लंबा> फैलाव)

पैरामीटर
फैलाव फैलाव मूल्यों की सूची.

सार्वजनिक आउटपुट < TFloat32 > maxOutput ()

फ़्लोट मान जो अधिकतम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है।

सार्वजनिक आउटपुट < TFloat32 > minOutput ()

वह फ़्लोट मान जो न्यूनतम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है।

सार्वजनिक आउटपुट <V> आउटपुट ()

आउटपुट टेंसर.

सार्वजनिक स्थैतिक क्वांटाइज़्डडेप्थवाइज़Conv2DWithBiasAndRelu.Options पैडिंगलिस्ट (सूची<लंबी> पैडिंगलिस्ट)

,
सार्वजनिक अंतिम वर्ग क्वांटाइज़्डडेप्थवाइज़कॉन्व2DWithBiasAndRelu

Bias और Relu के साथ परिमाणित गहराईवार Conv2D की गणना करता है।

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा क्वांटाइज्डडेप्थवाइजConv2DWithBiasAndRelu.Options QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

स्थिरांक

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

स्थिर <V TType का विस्तार करता है > क्वांटाइज़्डडेप्थवाइज़Conv2DWithBiasAndRelu <V>
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? टीटाइप को बढ़ाता है > इनपुट, ऑपरेंड <? टीटाइप को बढ़ाता है > फिल्टर, ऑपरेंड < टीएफलोएट32 > बायस, ऑपरेंड < टीएफलोएट32 > मिनइनपुट, ऑपरेंड <टीएफलोएट32 > मैक्सइनपुट, ऑपरेंड < टीएफलोएट32 > मिनफिल्टर, ऑपरेंड < टीएफलोएट 32 > मैक्सफिल्टर , कक्षा<V> आउटटाइप, सूची<लंबी> प्रगति, स्ट्रिंग पैडिंग, विकल्प... विकल्प)
एक नए क्वांटाइज्डडेप्थवाइज़कॉन्व2डीविथबीआसएंडरेलू ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्थिर क्वांटाइज़्डडेप्थवाइजConv2DWithBiasAndRelu.Options
फैलाव (सूची<लंबा> फैलाव)
आउटपुट < TFloat32 >
अधिकतम आउटपुट ()
फ़्लोट मान जो अधिकतम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है।
आउटपुट < TFloat32 >
न्यूनतम आउटपुट ()
वह फ़्लोट मान जो न्यूनतम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है।
आउटपुट <वी>
आउटपुट ()
आउटपुट टेंसर.
स्थिर क्वांटाइज़्डडेप्थवाइजConv2DWithBiasAndRelu.Options
पैडिंगलिस्ट (सूची<लंबी> पैडिंगलिस्ट)

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: "QuantizedDepthWiseConv2DWithBiasAndRelu"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक क्वांटिज्डडेप्थवाइज कन्व2DWithBiasAndRelu <V> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? टीटाइप > इनपुट बढ़ाता है, ऑपरेंड <? टीटाइप > फिल्टर बढ़ाता है, ऑपरेंड <TFloat32> बायस, ऑपरेंड <TFloat32> minInput, ऑपरेंड <TFloat32> maxInput, ऑपरेंड <TFloat32> minFilter , ऑपरेंड < TFloat32 > maxFilter, क्लास<V> आउटटाइप, लिस्ट<लंबा> स्ट्राइड्स, स्ट्रिंग पैडिंग, विकल्प... विकल्प)

एक नए क्वांटाइज्डडेप्थवाइज़कॉन्व2डीविथबीआसएंडरेलू ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
इनपुट मूल इनपुट टेंसर.
फ़िल्टर मूल फ़िल्टर टेंसर।
पक्षपात मूल पूर्वाग्रह टेंसर.
minInput फ़्लोट मान जो न्यूनतम परिमाणित इनपुट मान दर्शाता है।
मैक्सइनपुट फ़्लोट मान जो अधिकतम परिमाणित इनपुट मान दर्शाता है।
मिनफ़िल्टर वह फ़्लोट मान जो न्यूनतम परिमाणित फ़िल्टर मान दर्शाता है।
मैक्सफ़िल्टर फ़्लोट मान जो अधिकतम परिमाणित फ़िल्टर मान दर्शाता है।
आउटटाइप आउटपुट का प्रकार.
प्रगति स्ट्राइड मानों की सूची.
विकल्प वैकल्पिक गुण मान रखता है
रिटर्न
  • क्वांटाइज्डडेप्थवाइजकन्वी2DWithBiasAndRelu का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक क्वांटाइज़्डडेप्थवाइजConv2DWithBiasAndRelu.विकल्प फैलाव (सूची<लंबा> फैलाव)

पैरामीटर
फैलाव फैलाव मूल्यों की सूची.

सार्वजनिक आउटपुट < TFloat32 > maxOutput ()

फ़्लोट मान जो अधिकतम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है।

सार्वजनिक आउटपुट < TFloat32 > minOutput ()

वह फ़्लोट मान जो न्यूनतम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है।

सार्वजनिक आउटपुट <V> आउटपुट ()

आउटपुट टेंसर.

सार्वजनिक स्थैतिक क्वांटाइज़्डडेप्थवाइज़Conv2DWithBiasAndRelu.Options पैडिंगलिस्ट (सूची<लंबी> पैडिंगलिस्ट)