tf.raw_ops.QuantizedReluX
Вычисляет квантованную функцию активации Rectified Linear X: min(max(features, 0), max_value)
tf.raw_ops.QuantizedReluX(
features,
max_value,
min_features,
max_features,
out_type=tf.dtypes.quint8,
name=None
)
| Аргументы | |
|---|---|
features | Tensor. Должен иметь один из следующих типов: qint8, quint8, qint32, qint16, quint16. |
max_value | Tensor типа float32. |
min_features | Tensor типа float32. Значение float, соответствующее наименьшему квантованному значению. |
max_features | Tensor типа float32. Значение float, соответствующее наибольшему квантованному значению. |
out_type | Необязательный tf.DType из: tf.qint8, tf.quint8, tf.qint32, tf.qint16, tf.quint16. По умолчанию — tf.quint8. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
Кортеж объектов Tensor (activations, min_activations, max_activations). | |
activations | Tensor типа out_type. |
min_activations | Tensor типа float32. |
max_activations | 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/QuantizedReluX