tf.nn.quantized_relu_x

Вычисляет квантованное выпрямленное линейное X: min(max(features, 0), max_value)

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.nn.quantized_relu_x(
    features, max_value, min_features, max_features, out_type=tf.dtypes.quint8,
    name=None
)

Аргументы
`features`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `qint8`, `quint8`, `qint32`, `qint16`, `quint16`.
`max_value`	A `Tensor` типа `float32`.
`min_features`	A `Tensor` типа `float32`. Вещественное значение, которое представляет наименьшее квантованное значение.
`max_features`	A `Tensor` типа `float32`. Вещественное значение, которое представляет наибольшее квантованное значение.
`out_type`	Необязательный `tf.DType` из: `tf.qint8, tf.quint8, tf.qint32, tf.qint16, tf.quint16`. По умолчанию `tf.quint8`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
Кортеж объектов `Tensor` (активации, min_активации, max_активации).
`activations`	A `Tensor` типа `out_type`.
`min_activations`	A `Tensor` типа `float32`.
`max_activations`	A `Tensor` типа `float32`.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/nn/quantized_relu_x