تدفق التوتر:: العمليات:: QuantizedConv2D

#include <nn_ops.h>

يحسب الالتواء ثنائي الأبعاد بالنظر إلى المدخلات الكمية رباعية الأبعاد وموترات التصفية.

ملخص

المدخلات عبارة عن موترات كمية حيث تمثل القيمة الأدنى العدد الحقيقي للحد الأدنى المرتبط، وتمثل القيمة الأعلى الحد الأقصى. هذا يعني أنه يمكنك فقط تفسير المخرجات الكمية بنفس الطريقة، من خلال أخذ القيم الدنيا والقصوى التي تم إرجاعها في الاعتبار.

الحجج:

  • النطاق: كائن النطاق
  • عامل التصفية: يجب أن يتطابق بُعد عمق الإدخال الخاص بالمرشح مع أبعاد عمق الإدخال.
  • min_input: القيمة العائمة التي تمثل أقل قيمة إدخال كمية.
  • max_input: القيمة العائمة التي تمثل أعلى قيمة إدخال كمية.
  • min_filter: القيمة العائمة التي تمثلها أدنى قيمة للمرشح الكمي.
  • max_filter: القيمة العائمة التي تمثلها أعلى قيمة مرشح كمي.
  • الخطوات: خطوة النافذة المنزلقة لكل بُعد من موتر الإدخال.
  • الحشو: نوع خوارزمية الحشو المستخدمة.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

  • التوسعات: موتر 1-D للطول 4. عامل التمدد لكل بعد من أبعاد input . إذا تم التعيين على k > 1، فسيكون هناك خلايا k-1 تم تخطيها بين كل عنصر مرشح في ذلك البعد. يتم تحديد ترتيب الأبعاد حسب قيمة data_format ، انظر أعلاه للحصول على التفاصيل. يجب أن تكون التوسعات في أبعاد الدفعة والعمق 1.

العوائد:

  • إخراج Output
  • Output min_output: القيمة العائمة التي تمثل أقل قيمة إخراج مكممة.
  • Output max_output: القيمة العائمة التي تمثل أعلى قيمة إخراج مكممة.

البنائين والمدمرين

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)

الصفات العامة

max_output
min_output
operation
output

وظائف ثابتة العامة

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

الهياكل

Tensorflow:: ops:: QuantizedConv2D:: Attrs

محددات السمات الاختيارية لـ QuantizedConv2D .

الصفات العامة

max_output 

::tensorflow::Output max_output

min_output 

::tensorflow::Output min_output

عملية 

Operation operation

الإخراج 

::tensorflow::Output output

الوظائف العامة

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
)

وظائف ثابتة العامة

التوسعات 

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

نوع خارجي 

Attrs OutType(
  DataType x
)