tf.compat.v1.nn.quantized_conv2d

Вычисляет 2D свёртку для квантованных тензоров входных и фильтрующих данных размера 4.

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
)

Входы представляют собой квантованные тензоры, где минимальное значение соответствует реальному минимальному значению, а максимальное - максимальному. Это означает, что вы можете интерпретировать квантованный результат только таким же образом, учитывая возвращаемые минимальное и максимальное значения.

Аргументы
`input`	A `Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `qint8`, `quint8`, `qint32`, `qint16`, `quint16`.
`filter`	A `Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `qint8`, `quint8`, `qint32`, `qint16`, `quint16`. Размерность input_depth фильтра должна соответствовать размерности depth входа.
`min_input`	A `Tensor` типа `float32`. Вещественное значение, которое представляет собой минимальное квантованное входное значение.
`max_input`	A `Tensor` типа `float32`. Вещественное значение, которое представляет собой максимальное квантованное входное значение.
`min_filter`	A `Tensor` типа `float32`. Вещественное значение, которое представляет собой минимальное квантованное значение фильтра.
`max_filter`	A `Tensor` типа `float32`. Вещественное значение, которое представляет собой максимальное квантованное значение фильтра.
`strides`	Список `ints`. Шаг скользящего окна для каждой размерности входного тензора.
`padding`	A `string` из: `"SAME", "VALID"`. Тип алгоритма заполнения.
`out_type`	Необязательный `tf.DType` из: `tf.qint8, tf.quint8, tf.qint32, tf.qint16, tf.quint16`. По умолчанию `tf.qint32`.
`dilations`	Необязательный список `ints`. По умолчанию `[1, 1, 1, 1]`. 1-D тензор длиной 4. Коэффициент сжатия для каждой размерности `input`. Если установлено значение k > 1, между каждым элементом фильтра по данной размерности будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок размерностей определяется значением `data_format`, см. подробности выше. Сжатия по размерностям пакет и глубина должны быть равны 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Кортеж объектов `Tensor` (выход, min_выход, max_выход).
`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