テンソルフロー::作戦::量子化Conv2D

量子化された 4D 入力とフィルター テンソルを指定して 2D 畳み込みを計算します。

まとめ

入力は量子化されたテンソルで、最小値は関連する最小値の実数を表し、最大値は最大値を表します。これは、返された最小値と最大値を考慮することによってのみ、量子化された出力を同じ方法で解釈できることを意味します。

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• filter: フィルターの input_ Depth 次元は、入力の深さ次元と一致する必要があります。
• min_input: 最小の量子化入力値が表す浮動小数点値。
• max_input: 最大の量子化入力値が表す浮動小数点値。
• min_filter: 最小の量子化フィルター値が表す浮動小数点値。
• max_filter: 最大の量子化フィルター値が表す浮動小数点値。
• strides: 入力テンソルの各次元のスライディング ウィンドウのストライド。
• padding: 使用するパディング アルゴリズムのタイプ。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

• dilations: 長さ 4 の 1 次元テンソル。 inputの各次元の膨張係数。 k > 1 に設定すると、その次元の各フィルター要素間に k-1 個のスキップされたセルが存在します。ディメンションの順序はdata_formatの値によって決まります。詳細については上記を参照してください。バッチ内の膨張と深さの寸法は 1 である必要があります。

戻り値:

• Output出力
• Output min_output: 最小の量子化出力値が表す浮動小数点値。
• Output max_output: 最大の量子化出力値が表す浮動小数点値。

パブリック属性

::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
)