tf.raw_ops.QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu
Вычисляет квантованное свёртку Depthwise Conv2D со смещением и Relu.
tf.raw_ops.QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu(
input, filter, bias, min_input, max_input, min_filter, max_filter, strides,
padding, out_type=tf.dtypes.qint32, dilations=[1, 1, 1, 1], padding_list=[],
name=None
)
| Аргументы | |
|---|---|
input |
A Tensor. Должен быть одного из следующих типов: qint8, quint8, qint32, qint16, quint16. Исходный тензор входных данных. |
filter |
A Tensor. Должен быть одного из следующих типов: qint8, quint8, qint32, qint16, quint16. Исходный тензор фильтра. |
bias |
A Tensor типа float32. Исходный тензор смещения. |
min_input |
A Tensor типа float32. Значение с плавающей запятой, которое представляет минимальное квантованное значение входных данных. |
max_input |
A Tensor типа float32. Значение с плавающей запятой, которое представляет максимальное квантованное значение входных данных. |
min_filter |
A Tensor типа float32. Значение с плавающей запятой, которое представляет минимальное квантованное значение фильтра. |
max_filter |
A Tensor типа float32. Значение с плавающей запятой, которое представляет максимальное квантованное значение фильтра. |
strides |
Список ints. Список значений шага. |
padding |
A string из: "SAME", "VALID". |
out_type |
Необязательный tf.DType из: tf.qint8, tf.quint8, tf.qint32, tf.qint16, tf.quint16. По умолчанию tf.qint32. Тип выходных данных. |
dilations |
Необязательный список ints. По умолчанию [1, 1, 1, 1]. Список значений дилатации. |
padding_list |
Необязательный список ints. По умолчанию []. |
name |
Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
Кортеж объектов Tensor (выход, мин_выход, макс_выход). |
|
output |
A Tensor типа out_type. |
min_output |
A Tensor типа float32. |
max_output |
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/r2.4/api_docs/python/tf/raw_ops/QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu