node {
  name: "keras_learning_phase/input"
  op: "Const"
  attr {
    key: "dtype"
    value {
      type: DT_BOOL
    }
  }
  attr {
    key: "value"
    value {
      tensor {
        dtype: DT_BOOL
        tensor_shape {
        }
        bool_val: false
      }
    }
  }
}
node {
  name: "keras_learning_phase"
  op: "PlaceholderWithDefault"
  input: "keras_learning_phase/input"
  attr {
    key: "dtype"
    value {
      type: DT_BOOL
    }
  }
  attr {
    key: "shape"
    value {
      shape {
      }
    }
  }
}
node {
  name: "placeholder_0"
  op: "Placeholder"
  attr {
    key: "dtype"
    value {
      type: DT_FLOAT
    }
  }
  attr {
    key: "shape"
    value {
      shape {
        dim {
          size: 1
        }
        dim {
          size: 32
        }
        dim {
          size: 32
        }
        dim {
          size: 8
        }
      }
    }
  }
}
node {
  name: "const_1"
  op: "Const"
  attr {
    key: "dtype"
    value {
      type: DT_FLOAT
    }
  }
  attr {
    key: "value"
    value {
      tensor {
        dtype: DT_FLOAT
        tensor_shape {
          dim {
            size: 1
          }
          dim {
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          }
          dim {
            size: 8
          }
          dim {
            size: 16
          }
        }
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      }
    }
  }
}
node {
  name: "gen_quant_npy/inputs"
  op: "Const"
  attr {
    key: "dtype"
    value {
      type: DT_FLOAT
    }
  }
  attr {
    key: "value"
    value {
      tensor {
        dtype: DT_FLOAT
        tensor_shape {
          dim {
            size: 1
          }
          dim {
            size: 32
          }
          dim {
            size: 32
          }
          dim {
            size: 8
          }
        }
        tensor_content: "\267*\224\277\323\277\231\276hE\323?\321\230\336\277\355n\341\277\031\030\345\276Z\223\037\277 \006\\\276\006\213\333>\345\014\315\277!\210\014\277$Iq?\254s[\2767m\204?\031-\201?;\314\026>/\377\261?\264b\275?\213\314a\277D\370\213?\212\342\361\277\033c\227?\253p\261\276\235\t\217>}\316\213?%.\364\277,bC?\261\177\337?\273l\200>o\035r?\275\327\226?A\346O\277]\340\330?\374{\001\277\303\036u?\331j\237>\357\002\244?l\270\224\277+\254:\277\365\3254\275{*\260\277P\326\311\277;\363\376>W+\236>\226\034\025>\336\353s\276Y?\363\275Z\361\375\276L\240\337\277\205\237\326\277_\t\223>\036\312\335\277I\240\251\277\\\367\222?\322\037\345\277\231e \277\225\260R\277\301P\271?5\016\365?\337r\335\276y\300\364\277lN\234=\245U\210?\\E\265?h~@\277_e&?\373\241\367\277-a[?\003\032|\276\360\307\376?\2023\244?\367\243\344\277p)\215?\367]\272?\013\3341\277[\024\374?\263x\311\276x\341\242\2768F\361?\362\360`?\340\225d\277S\204\214?\257\244\362\276\\z\373?*\031\330\277Pz\363\277\270d\016\277\330\210\024\277\024yN>\234\250\215?\222\344\273\277\346\277\343?\300\320\313?\016\207a?&\236\263?\340\231\243\277\214\270\363\277\344u\346\2760\376\231?Z?\315?\331*\223\277\234#\323\277,o\224?Bw\231?\2452,?\263\377\002?\334\026\337?`\274\022\277\327\277\273?\237\312\276\277\274\227\261?\3714\341?ibC\277Q\364\205\277\206tQ\276J\324\205?F\207\300?\362\2154\277\005\231\202\277+\355\300?\315X\216>t=\376?\013[\333\277\362\366\031>\222W\271\277\002C\216\277\007\265\216=\330C\334?\036\245\305?0\374\365>m\214\201\276\205\303\357>\270\215\305\277;\305\376\277\252\375\214\277\222o\210\2765m\274\277(\3737\277%it\277(V\267?\355g\322?Hz\224;\330\346x\277K\207\354?*\000\026>\265H\272\276Jo\216\276\014X\325?\320\267\245=\353\225\250?\314\361\300\276>8\025?\277\270\255>\006\3714\277\337\340\301<F\177\354\277\242Y\341\277\0313\263\277\217\304\223>\327\316a?\314y~?\nF\310\276C\317\226>\331\274\303?\030\206}?\035\n\272\277\005$5\276\367+\206?b\"\371?\261s\200?\003<\014>\325$\233\277\332]\204?\020\007\222?\025\237\261\277\331\225\375?\t\356\034\277.\273\360\276G\221\325\276\350\010\316>\350\303x\277\247\347\262?`\207\204\277\034F ?\306!@\277\177\355\270\275\306\257j\2779\315\234?=\003#>/\234\213\277?C\245?\331)\"\277\347tH\276=`\260?\\\235\225?r\236\351?\036:\320\277\244]\210?\227SS\277\213\262\362?4\177\215\277$\322\324?\365f7\276\273\350\227\277\271t\215?\211\366~?\216Y\202?\276\235\224\277\033U\243?$i\303\276\235P\371\277\2059\222\277\301\307D?\366o\327?\0139m\277\344\377b>\204\344\202\277\246\234\337?\007K\034\277\314&\360>\213\003\353\277\026\252\341\277\014FT\277\366\224}?\271\260\341\277\236)\333\276\356\266\205?16\352\277\327\332\236\277\322\241\243>B\327\313=\260H\233?\246r\247?\365\030\217\276\362\362\207\2772\357\314\277\230J$?\254\307\236>\221)\256?\356\314\275\277\r\035\360\276\204e\231?\007\367\274\277-\255\007\277\352\234\\\277\325\225\211?\035\263\226<F]\361?i\261*?Y\305\323\277\261\030\305=\362U\264?\235\275O?-\307Q\277[s\261?\302\221\376\276\3203\324\277\005\023\355?\016\250n?\326\353\363>\\9\307\277\277/\324\277\363 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node {
  name: "conv"
  op: "Conv2D"
  input: "fake_quant_inputs"
  input: "fake_quant_wts"
  attr {
    key: "T"
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      type: DT_FLOAT
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  attr {
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    key: "dilations"
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    key: "padding"
    value {
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  attr {
    key: "strides"
    value {
      list {
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  attr {
    key: "use_cudnn_on_gpu"
    value {
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    }
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}
node {
  name: "result"
  op: "FakeQuantWithMinMaxArgs"
  input: "conv"
  attr {
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  attr {
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    key: "num_bits"
    value {
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    }
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