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TensorFlow函数教程：tf.nn.quantized_max_pool

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.
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