텐서플로우:: 작전:: QuantizedConv2D

양자화된 4D 입력 및 필터 텐서가 주어지면 2D 컨볼루션을 계산합니다.

요약

입력은 양자화된 텐서이며, 가장 낮은 값은 관련 최소값의 실수를 나타내고 가장 높은 값은 최대값을 나타냅니다. 이는 반환된 최소값과 최대값을 고려하여 동일한 방식으로만 양자화된 출력을 해석할 수 있음을 의미합니다.

인수:

• 범위: 범위 개체
• 필터: 필터의 input_length 차원은 입력의 깊이 차원과 일치해야 합니다.
• min_input: 가장 낮은 양자화된 입력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
• max_input: 가장 높은 양자화된 입력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
• min_filter: 가장 낮은 양자화된 필터 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
• max_filter: 가장 높은 양자화된 필터 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
• strides: 입력 텐서의 각 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 보폭입니다.
• padding: 사용할 패딩 알고리즘 유형입니다.

선택적 속성( Attrs 참조):

• 팽창: 길이가 4인 1차원 텐서. input 의 각 차원에 대한 팽창 인자입니다. k > 1로 설정되면 해당 차원의 각 필터 요소 사이에 k-1개의 건너뛴 셀이 있게 됩니다. 차원 순서는 data_format 값에 따라 결정됩니다. 자세한 내용은 위를 참조하세요. 배치 차원과 깊이 차원의 팽창은 1이어야 합니다.

보고:

• Output 출력
• Output min_output: 가장 낮은 양자화된 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
• Output max_output: 가장 높은 양자화된 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.

공개 속성

::tensorflow::Output max_output

::tensorflow::Output min_output

Operation operation

::tensorflow::Output output

 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
)

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

Attrs OutType(
  DataType x
)