aliran tensor:: operasi:: Konv2D Terkuantisasi

#include <nn_ops.h>

Menghitung konvolusi 2D dengan masukan 4D terkuantisasi dan tensor filter.

Ringkasan

Inputnya adalah tensor terkuantisasi di mana nilai terendah mewakili bilangan real dari nilai minimum terkait, dan nilai tertinggi mewakili nilai maksimum. Artinya, Anda hanya dapat menafsirkan keluaran terkuantisasi dengan cara yang sama, dengan mempertimbangkan nilai minimum dan maksimum yang dikembalikan.

Argumen:

  • ruang lingkup: Objek Lingkup
  • filter: dimensi kedalaman_input filter harus sesuai dengan dimensi kedalaman masukan.
  • min_input: Nilai float yang diwakili oleh nilai input terkuantisasi terendah.
  • max_input: Nilai float yang diwakili oleh nilai input terkuantisasi tertinggi.
  • min_filter: Nilai float yang diwakili oleh nilai filter terkuantisasi terendah.
  • max_filter: Nilai float yang diwakili oleh nilai filter terkuantisasi tertinggi.
  • langkah: Langkah jendela geser untuk setiap dimensi tensor masukan.
  • padding: Jenis algoritma padding yang akan digunakan.

Atribut opsional (lihat Attrs ):

  • dilatasi: tensor 1-D dengan panjang 4. Faktor dilatasi untuk setiap dimensi input . Jika diatur ke k > 1, akan ada k-1 sel yang dilewati di antara setiap elemen filter pada dimensi tersebut. Urutan dimensi ditentukan oleh nilai data_format , lihat di atas untuk detailnya. Pelebaran dalam dimensi batch dan kedalaman harus 1.

Pengembalian:

  • keluaran Output
  • Output min_output: Nilai float yang diwakili oleh nilai output terkuantisasi terendah.
  • Output max_output: Nilai float yang diwakili oleh nilai output terkuantisasi tertinggi.

Konstruktor dan Destruktor

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)

Atribut publik

max_output
min_output
operation
output

Fungsi statis publik

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

Struktur

tensorflow:: ops:: QuantizedConv2D:: Attrs

Penyetel atribut opsional untuk QuantizedConv2D .

Atribut publik

output_maks 

::tensorflow::Output max_output

keluaran_min 

::tensorflow::Output min_output

operasi 

Operation operation

keluaran 

::tensorflow::Output output

Fungsi publik

Konv2D Terkuantisasi 

 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
)

Konv2D Terkuantisasi 

 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
)

Fungsi statis publik

Pelebaran 

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

Tipe Keluar

Attrs OutType(
  DataType x
)