جریان تنسور:: عملیات:: QuantizedConv2D

#include <nn_ops.h>

کانولوشن دوبعدی را با داده های ورودی 4 بعدی کوانتیزه شده و تانسورهای فیلتر محاسبه می کند.

خلاصه

ورودی ها تانسورهای کوانتیزه ای هستند که کمترین مقدار نشان دهنده تعداد واقعی حداقل مربوطه و بالاترین نشان دهنده حداکثر است. این بدان معنی است که شما فقط می توانید خروجی کوانتیزه شده را به همان روش تفسیر کنید، با در نظر گرفتن مقادیر حداقل و حداکثر برگشتی.

استدلال ها:

  • scope: یک شی Scope
  • فیلتر: بعد input_depth فیلتر باید با ابعاد عمق ورودی مطابقت داشته باشد.
  • min_input: مقدار شناوری که کمترین مقدار ورودی کوانتیزه شده نشان دهنده آن است.
  • max_input: مقدار شناوری که بالاترین مقدار ورودی کوانتیزه شده نشان دهنده آن است.
  • min_filter: مقدار float که کمترین مقدار فیلتر کوانتیزه شده نشان دهنده آن است.
  • max_filter: مقدار float که بالاترین مقدار فیلتر کوانتیزه شده را نشان می دهد.
  • strides: گام پنجره کشویی برای هر بعد تانسور ورودی.
  • padding: نوع الگوریتم padding مورد استفاده.

ویژگی های اختیاری (به Attrs مراجعه کنید):

  • اتساع: تانسور 1 بعدی به طول 4. ضریب اتساع برای هر بعد input . اگر روی k> 1 تنظیم شود، بین هر عنصر فیلتر در آن بعد، سلول های k-1 پرش شده وجود خواهد داشت. ترتیب ابعاد با مقدار data_format تعیین می شود، برای جزئیات بیشتر به بالا مراجعه کنید. اتساع در ابعاد دسته ای و عمقی باید 1 باشد.

برمی‌گرداند:

  • خروجی Output
  • Output min_output: مقدار شناوری که کمترین مقدار خروجی کوانتیزه شده نشان دهنده آن است.
  • Output max_output: مقدار شناوری که بالاترین مقدار خروجی کوانتیزه شده نشان دهنده آن است.

سازندگان و ویرانگرها

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)

صفات عمومی

max_output
min_output
operation
output

توابع استاتیک عمومی

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

سازه ها

tensorflow:: ops:: QuantizedConv2D:: Attrs

تنظیم کننده های ویژگی اختیاری برای QuantizedConv2D .

صفات عمومی

حداکثر_خروجی 

::tensorflow::Output max_output

min_output 

::tensorflow::Output min_output

عملیات 

Operation operation

خروجی 

::tensorflow::Output output

توابع عمومی

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
)

توابع استاتیک عمومی

اتساع ها 

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

OutType

Attrs OutType(
  DataType x
)