Advertencia: esta API está obsoleta y se eliminará en una versión futura de TensorFlow una vez que el reemplazo sea ​​estable.

QuantizeAndDequantizeV4

QuantizeAndDequantizeV4 public final class

Cuantiza luego descuantifica un tensor.

Esto es casi idéntico a QuantizeAndDequantizeV2, excepto que devuelve un gradiente de 1 para las entradas que están dentro del rango de cuantificación, o 0 en caso contrario.

Clases anidadas

clase QuantizeAndDequantizeV4.Options Los atributos opcionales para QuantizeAndDequantizeV4

Métodos públicos

Salida <T>
asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estáticas QuantizeAndDequantizeV4.Options
eje (eje largo)
estática <T se extiende Número> QuantizeAndDequantizeV4 <T>
crear ( Alcance alcance, operando <T> de entrada, operando <T> inputMin, operando <T> inputMax, Opciones ... Opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación QuantizeAndDequantizeV4.
estáticas QuantizeAndDequantizeV4.Options
narrowRange (Boolean narrowRange)
estáticas QuantizeAndDequantizeV4.Options
numBits (numBits de largo)
Salida <T>
salida ()
estáticas QuantizeAndDequantizeV4.Options
rangeGiven (Boolean rangeGiven)
estáticas QuantizeAndDequantizeV4.Options
roundMode (String roundMode)
estáticas QuantizeAndDequantizeV4.Options
signedInput (Boolean signedInput)

Métodos heredados

Métodos públicos

pública de salida <T> asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

public static QuantizeAndDequantizeV4.Options eje (eje largo)

Parámetros
eje Si se especifica, este eje se trata como un canal o eje de corte, y se utiliza un rango de cuantificación independiente para cada canal o corte a lo largo de este eje.

public static QuantizeAndDequantizeV4 <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> de entrada, operando <T> inputMin, operando <T> inputMax, Opciones ... Opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación QuantizeAndDequantizeV4.

Parámetros
alcance alcance actual
aporte Tensor para cuantificar y luego descuantificar.
inputMin Si `range_given == True`, esto especifica el valor de entrada mínimo que debe representarse; de ​​lo contrario, se determina a partir del valor mínimo del tensor de` input`.
inputMax Si `range_given == True`, esto especifica el valor de entrada máximo que debe representarse; de ​​lo contrario, se determina a partir del valor máximo del tensor de` input`.
opciones lleva valores de atributos opcionales
Devoluciones
  • una nueva instancia de QuantizeAndDequantizeV4

public static QuantizeAndDequantizeV4.Options narrowRange (booleano narrowRange)

Parámetros
rango estrecho Si es Verdadero, entonces el valor absoluto del valor mínimo cuantificado es el mismo que el valor máximo cuantificado, en lugar de 1 mayor. es decir, para la cuantificación de 8 bits, el valor mínimo es -127 en lugar de -128.

estáticas pública QuantizeAndDequantizeV4.Options numBits (numBits de largo)

Parámetros
numBits El ancho de bits de la cuantificación.

pública de salida <T> salida ()

public static QuantizeAndDequantizeV4.Options rangeGiven (booleano rangeGiven)

Parámetros
rangeGiven Si el rango se da o debe determinarse a partir del tensor de "entrada".

public static QuantizeAndDequantizeV4.Options roundMode (String roundMode)

Parámetros
roundMode El atributo 'round_mode' controla qué algoritmo de redondeo de desempate se utiliza al redondear los valores flotantes a sus equivalentes cuantificados. Actualmente se admiten los siguientes modos de redondeo:
  • HALF_TO_EVEN: este es el modo round_mode predeterminado.
  • HALF_UP: redondeo hacia positivo. En este modo, 7.5 redondea a 8 y -7.5 redondea a -7.

public static QuantizeAndDequantizeV4.Options signedInput (booleano signedInput)

Parámetros
firmadoInput Si la cuantificación está firmada o no firmada. (en realidad, este parámetro debería haber sido llamado `signed_output`)