TensorFlow函数教程:tf.nn.quantized_relu_x
2019-01-31 13:51 更新
tf.nn.quantized_relu_x函数
tf.nn.quantized_relu_x(
features,
max_value,
min_features,
max_features,
out_type=tf.quint8,
name=None
)
请参阅指南:神经网络>候选采样
计算量化校正线性X: min(max(features, 0), max_value)
参数:
- features:一个Tensor,必须是下列类型之一:qint8,quint8,qint32,qint16,quint16.
- max_value:一个Tensor,类型为float32.
- min_features:一个Tensor,类型为float32.最小量化值表示的浮点值.
- max_features:一个Tensor,类型为float32.最大量化值表示的浮点值.
- out_type:可选的tf.DType,可以是:tf.qint8, tf.quint8, tf.qint32, tf.qint16, tf.quint16.默认为tf.quint8.
- name:操作的名称(可选).
返回:
Tensor对象的元组(activations, min_activations, max_activations).
- activations:一个Tensor,类型为out_type.
- min_activations:一个Tensor,类型为float32.
- max_activations:一个Tensor,类型为float32.