tf.raw_ops.QuantizedConv2D

Вычисляет 2D свёртку, используя квантованные тензоры входных данных и фильтров размерности 4.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

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
)

Входы — квантованные тензоры, где наименьшее значение представляет действительное число соответствующего минимума, а наибольшее — максимума. Это означает, что вы можете интерпретировать квантованный вывод только аналогичным образом, учитывая возвращённые минимальное и максимальное значения.

Аргументы
`input`	A `Tensor`. Должно быть одним из следующих типов: `qint8`, `quint8`, `qint32`, `qint16`, `quint16`.
`filter`	A `Tensor`. Должно быть одним из следующих типов: `qint8`, `quint8`, `qint32`, `qint16`, `quint16`. Размерность `input_depth` фильтра должна соответствовать размерности `depth` входных данных.
`min_input`	A `Tensor` типа `float32`. Значение с плавающей точкой, которое представляет наименьшее квантованное значение входных данных.
`max_input`	A `Tensor` типа `float32`. Значение с плавающей точкой, которое представляет наибольшее квантованное значение входных данных.
`min_filter`	A `Tensor` типа `float32`. Значение с плавающей точкой, которое представляет наименьшее квантованное значение фильтра.
`max_filter`	A `Tensor` типа `float32`. Значение с плавающей точкой, которое представляет наибольшее квантованное значение фильтра.
`strides`	Список `ints`. Шаг скользящего окна для каждой размерности тензора входных данных.
`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-мерный тензор длины 4. Коэффициент расширения для каждой размерности `input`. Если установлен k > 1, между каждым элементом фильтра по этой размерности будет k-1 пропущенных ячеек. Порядок размерностей определяется значением `data_format`, см. подробности выше. Расширения по размерностям пакетных и глубинных 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/raw_ops/QuantizedConv2D