QuantizeAndDequantizeV4

classe finale pubblica QuantizeAndDequantizeV4

Quantizza quindi dequantizza un tensore.

È quasi identico a QuantizeAndDequantizeV2, tranne per il fatto che restituisce un gradiente pari a 1 per gli input che rientrano nell'intervallo di quantizzazione o 0 altrimenti.

Classi nidificate

classe QuantizeAndDequantizeV4.Options Attributi facoltativi per QuantizeAndDequantizeV4

Metodi pubblici

Uscita <T>
comeuscita ()
Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.
QuantizeAndDequantizeV4.Options statico
asse (asse lungo)
statico <T estende il numero> QuantizeAndDequantizeV4 <T>
create ( ambito ambito , Operando <T> input, Operando <T> inputMin, Operando <T> inputMax, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione QuantizeAndDequantizeV4.
QuantizeAndDequantizeV4.Options statico
narrowRange (Booleano narrowRange)
QuantizeAndDequantizeV4.Options statico
numBits (numBits lunghi)
Uscita <T>
QuantizeAndDequantizeV4.Options statico
rangeGiven (intervallo booleanoGiven)
QuantizeAndDequantizeV4.Options statico
roundMode (Stringa roundMode)
QuantizeAndDequantizeV4.Options statico
SignedInput (Input booleano con segno)

Metodi ereditati

Metodi pubblici

Uscita pubblica <T> asOutput ()

Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

asse QuantizeAndDequantizeV4.Options pubblico statico (asse lungo)

Parametri
asse Se specificato, questo asse viene trattato come un canale o un asse di sezione e viene utilizzato un intervallo di quantizzazione separato per ciascun canale o sezione lungo questo asse.

public static QuantizeAndDequantizeV4 <T> create ( scope scope, Operando <T> input, Operando <T> inputMin, Operando <T> inputMax, Opzioni... opzioni)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione QuantizeAndDequantizeV4.

Parametri
scopo ambito attuale
ingresso Tensore per quantizzare e poi dequantizzare.
ingressoMin Se `range_given == True`, specifica il valore di input minimo che deve essere rappresentato, altrimenti viene determinato dal valore minimo del tensore `input`.
ingressoMax Se `range_given == True`, specifica il valore di input massimo che deve essere rappresentato, altrimenti viene determinato dal valore massimo del tensore `input`.
opzioni trasporta valori di attributi opzionali
ritorna
  • una nuova istanza di QuantizeAndDequantizeV4

public static QuantizeAndDequantizeV4.Options narrowRange (Boolean narrowRange)

Parametri
gamma ristretta Se Vero, il valore assoluto del valore minimo quantizzato è uguale al valore massimo quantizzato, anziché maggiore di 1. cioè per la quantizzazione a 8 bit, il valore minimo è -127 invece di -128.

public static QuantizeAndDequantizeV4.Options numBits (numBits lunghi)

Parametri
numBits La larghezza di bit della quantizzazione.

Uscita pubblica <T> uscita ()

public static QuantizeAndDequantizeV4.Options rangeGiven (intervallo booleanoGiven)

Parametri
rangeGiven Se l'intervallo è dato o dovrebbe essere determinato dal tensore "input".

public static QuantizeAndDequantizeV4.Options roundMode (String roundMode)

Parametri
roundMode L'attributo 'round_mode' controlla quale algoritmo di arrotondamento viene utilizzato quando si arrotondano i valori float ai loro equivalenti quantizzati. Attualmente sono supportate le seguenti modalità di arrotondamento:
  • HALF_TO_EVEN: questa è la modalità round_mode predefinita.
  • HALF_UP: arrotonda al positivo. In questa modalità 7,5 arrotonda a 8 e -7,5 arrotonda a -7.

public static QuantizeAndDequantizeV4.Options SignedInput (Boolean SignedInput)

Parametri
SignInput Se la quantizzazione è con segno o senza segno. (in realtà questo parametro avrebbe dovuto chiamarsi `signed_output` )