tf.compat.v1.nn.quantized_conv2d

Вычисляет двумерную свёртку для квантованных 4D-тензоров входных данных и фильтра.

tf.compat.v1.nn.quantized_conv2d(
    input: Annotated[Any, TV_QuantizedConv2D_Tinput],
    filter: Annotated[Any, TV_QuantizedConv2D_Tfilter],
    min_input: Annotated[Any, _atypes.Float32],
    max_input: Annotated[Any, _atypes.Float32],
    min_filter: Annotated[Any, _atypes.Float32],
    max_filter: Annotated[Any, _atypes.Float32],
    strides,
    padding: str,
    out_type: TV_QuantizedConv2D_out_type = tf.dtypes.qint32,
    dilations=[1, 1, 1, 1],
    name=None
)

Входные данные — это квантованные тензоры, в которых наименьшее значение соответствует действительному числу, заданному связанным с ним минимумом, а наибольшее — максимуму. Это означает, что интерпретировать квантованный результат можно только таким же образом, учитывая возвращаемые значения минимума и максимума.

Аргументы
`input`	A `Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `qint8`, `quint8`, `qint32`, `qint16`, `quint16`.
`filter`	A `Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `qint8`, `quint8`, `qint32`, `qint16`, `quint16`. Размерность input_depth фильтра должна совпадать с размерностью глубины входных данных.
`min_input`	A `Tensor` типа `float32`. Значение float, которому соответствует наименьшее квантованное значение входных данных.
`max_input`	A `Tensor` типа `float32`. Значение float, которому соответствует наибольшее квантованное значение входных данных.
`min_filter`	A `Tensor` типа `float32`. Значение float, которому соответствует наименьшее квантованное значение фильтра.
`max_filter`	A `Tensor` типа `float32`. Значение float, которому соответствует наибольшее квантованное значение фильтра.
`strides`	Список из `ints`. Шаг скользящего окна для каждого измерения входного тензора.
`padding`	A `string` из: `"SAME", "VALID"`. Тип используемого алгоритма дополнения.
`out_type`	Необязательный `tf.DType` из: `tf.qint8, tf.quint8, tf.qint32, tf.qint16, tf.quint16`. По умолчанию — `tf.qint32`.
`dilations`	Необязательный список из `ints`. По умолчанию — `[1, 1, 1, 1]`. 1D-тензор длины 4. Коэффициент дилатации для каждого измерения `input`. Если задано значение k > 1, между элементами фильтра в этом измерении будет пропущено k-1 ячеек. Порядок измерений определяется значением `data_format`; подробности см. выше. Коэффициенты дилатации для измерений пакета и глубины должны быть равны 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Кортеж объектов `Tensor` (output, min_output, max_output).
`output`	A `Tensor` типа `out_type`.
`min_output`	A `Tensor` типа `float32`.
`max_output`	A `Tensor` типа `float32`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/quantized_conv2d