TensorFlow函数教程:tf.nn.quantized_max_pool
2019-01-31 13:51 更新
tf.nn.quantized_max_pool函数
tf.nn.quantized_max_pool(
input,
min_input,
max_input,
ksize,
strides,
padding,
name=None
)
请参阅指南:神经网络>候选采样
为量化类型生成输入张量的最大池.
参数:
- input:一个Tensor.必须是下列类型之一:qint8,quint8,qint32,qint16,quint16.是4D的(批 x 行 x 列 x 深度)Tensor到MaxReduce结束.
- min_input:一个Tensor,类型为float32.最小量化输入值表示的浮点值.
- max_input:一个Tensor,类型为float32.最大量化输入值表示的浮点值.
- ksize:ints列表.输入张量的每个维度的窗口大小.长度必须为4才能匹配输入的维数.
- strides:ints列表.输入张量的每个维度的滑动窗口的步幅.长度必须为4才能匹配输入的维数.
- padding:string,可以是:"SAME", "VALID".要使用的填充算法的类型.
- name:操作的名称(可选).
返回:
Tensor对象的元组(output,min_output,max_output).
- output:一个Tensor.与input具有相同的类型.
- min_output:一个Tensor,类型为float32.
- max_output:一个Tensor,类型为float32.