चेतावनी: यह एपीआई हटा दिया गया है और प्रतिस्थापन के स्थिर होने के बाद TensorFlow के भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।

QuantizeAndDequantizeV4

संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
सार्वजनिक अंतिम वर्ग QuantizeAndDequantizeV4

परिमाणित करता है फिर एक टेंसर को घटाता है।

यह लगभग QuantizeAndDequantizeV2 के समान है, सिवाय इसके कि यह परिमाणीकरण सीमा के भीतर इनपुट के लिए 1 का ग्रेडिएंट देता है, या अन्यथा 0।

नेस्टेड कक्षाएं

कक्षा मात्रा और DequantizeV4.Options के लिए वैकल्पिक विशेषताओं QuantizeAndDequantizeV4

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <टी>
asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर QuantizeAndDequantizeV4.Options
अक्ष (लांग अक्ष)
स्थिर <टी संख्या फैली> QuantizeAndDequantizeV4 <टी>
बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> इनपुट, ओपेरैंड <टी> inputMin, ओपेरैंड <टी> inputMax, विकल्प ... विकल्प)
एक नया QuantizeAndDequantizeV4 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
स्थिर QuantizeAndDequantizeV4.Options
narrowRange (बूलियन narrowRange)
स्थिर QuantizeAndDequantizeV4.Options
numBits (लांग numBits)
आउटपुट <टी>
उत्पादन ()
स्थिर QuantizeAndDequantizeV4.Options
rangeGiven (बूलियन rangeGiven)
स्थिर QuantizeAndDequantizeV4.Options
roundMode (स्ट्रिंग roundMode)
स्थिर QuantizeAndDequantizeV4.Options
signedInput (बूलियन signedInput)

विरासत में मिली विधियां

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <टी> asOutput ()

टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।

TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक स्थिर QuantizeAndDequantizeV4.Options अक्ष (लांग अक्ष)

मापदंडों
एक्सिस यदि निर्दिष्ट किया गया है, तो इस अक्ष को चैनल या स्लाइस अक्ष के रूप में माना जाता है, और इस अक्ष के साथ प्रत्येक चैनल या स्लाइस के लिए एक अलग परिमाणीकरण श्रेणी का उपयोग किया जाता है।

सार्वजनिक स्थिर QuantizeAndDequantizeV4 <टी> बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> इनपुट, ओपेरैंड <टी> inputMin, ओपेरैंड <टी> inputMax, विकल्प ... विकल्प)

एक नया QuantizeAndDequantizeV4 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।

मापदंडों
दायरा वर्तमान दायरा
इनपुट मात्रा निर्धारित करने के लिए टेंसर और फिर मात्रा कम करना।
इनपुटमिन यदि `रेंज_गिवेन == ट्रू` है, तो यह न्यूनतम इनपुट मान निर्दिष्ट करता है जिसे प्रदर्शित करने की आवश्यकता होती है, अन्यथा यह `इनपुट` टेंसर के न्यूनतम मान से निर्धारित होता है।
इनपुटमैक्स यदि `रेंज_गिवेन == ट्रू` है, तो यह अधिकतम इनपुट मान निर्दिष्ट करता है जिसे प्रदर्शित करने की आवश्यकता होती है, अन्यथा यह `इनपुट` टेंसर के अधिकतम मूल्य से निर्धारित होता है।
विकल्प वैकल्पिक विशेषता मान रखता है
रिटर्न
  • QuantizeAndDequantizeV4 का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थिर QuantizeAndDequantizeV4.Options narrowRange (बूलियन narrowRange)

मापदंडों
सीमित श्रृंखला यदि सही है, तो परिमाणित न्यूनतम मान का निरपेक्ष मान परिमाणित अधिकतम मान के समान होता है, न कि 1 बड़ा। यानी 8 बिट परिमाणीकरण के लिए, न्यूनतम मान -128 के बजाय -127 है।

सार्वजनिक स्थिर QuantizeAndDequantizeV4.Options numBits (लांग numBits)

मापदंडों
numBits परिमाणीकरण की बिटविड्थ।

सार्वजनिक आउटपुट <टी> निर्गम ()

सार्वजनिक स्थिर QuantizeAndDequantizeV4.Options rangeGiven (बूलियन rangeGiven)

मापदंडों
रेंज गिवेन क्या रेंज दी गई है या `इनपुट` टेंसर से निर्धारित की जानी चाहिए।

सार्वजनिक स्थिर QuantizeAndDequantizeV4.Options roundMode (स्ट्रिंग roundMode)

मापदंडों
राउंडमोड 'राउंड_मोड' विशेषता नियंत्रित करती है कि किस राउंडिंग टाई-ब्रेकिंग एल्गोरिथम का उपयोग उनके परिमाणित समकक्षों के लिए फ्लोट मानों को गोल करते समय किया जाता है। निम्नलिखित राउंडिंग मोड वर्तमान में समर्थित हैं:
  • HALF_TO_EVEN: यह डिफ़ॉल्ट राउंड_मोड है।
  • HALF_UP: सकारात्मक की ओर गोल। इस मोड में 7.5 राउंड तक 8 और -7.5 राउंड अप -7 तक।

सार्वजनिक स्थिर QuantizeAndDequantizeV4.Options signedInput (बूलियन signedInput)

मापदंडों
हस्ताक्षरित इनपुट चाहे परिमाणीकरण हस्ताक्षरित हो या अहस्ताक्षरित। (वास्तव में इस पैरामीटर बुलाया गया है चाहिए `signed_output`)