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.