tf.raw_ops.QuantizedConv2D

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

Просмотреть псевдонимы

Совместимые псевдонимы для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.QuantizedConv2D

tf.raw_ops.QuantizedConv2D(
    input,
    filter,
    min_input,
    max_input,
    min_filter,
    max_filter,
    strides,
    padding,
    out_type=tf.dtypes.qint32,
    dilations=[1, 1, 1, 1],
    name=None
)

Входные данные — это квантованные тензоры, в которых наименьшее значение представляет соответствующее минимальное действительное число, а наибольшее — максимальное. Это означает, что квантованный результат можно интерпретировать только таким же образом, учитывая возвращённые минимальное и максимальное значения.

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 с плавающей запятой, соответствующее наименьшему квантованному значению входных данных.
`max_input`	A `Tensor` типа `float32`. Значение с плавающей запятой, соответствующее наибольшему квантованному значению входных данных.
`min_filter`	A `Tensor` типа `float32`. Значение с плавающей запятой, соответствующее наименьшему квантованному значению фильтра.
`max_filter`	A `Tensor` типа `float32`. Значение с плавающей запятой, соответствующее наибольшему квантованному значению фильтра.
`strides`	Список `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 `ints`. По умолчанию — `[1, 1, 1, 1]`. Одномерный тензор длины 4. Коэффициент разрежения 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 разрежения для измерений пакета и глубины должны быть равны 1.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
Кортеж из 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/raw_ops/QuantizedConv2D