Aviso: esta API está obsoleta e será removida em uma versão futura do TensorFlow depois que a substituição estiver estável.

QuantizeAndDequantizeV4

QuantizeAndDequantizeV4 classe final pública

Quantiza então desquantiza um tensor.

Isso é quase idêntico a QuantizeAndDequantizeV2, exceto que retorna um gradiente de 1 para entradas que estão dentro do intervalo de quantização, ou 0 caso contrário.

Classes aninhadas

aula QuantizeAndDequantizeV4.Options Atributos opcionais para QuantizeAndDequantizeV4

Métodos Públicos

Output <T>
asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
estáticos QuantizeAndDequantizeV4.Options
eixo (eixo Long)
estática <T estende Number> QuantizeAndDequantizeV4 <T>
criar ( Scope escopo, Operando <T> entrada, Operando <T> inputMin, Operando <T> inputMax, Options ... Opções)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação QuantizeAndDequantizeV4.
estáticos QuantizeAndDequantizeV4.Options
narrowRange (booleano narrowRange)
estáticos QuantizeAndDequantizeV4.Options
numBits (numBits Long)
Output <T>
saída ()
estáticos QuantizeAndDequantizeV4.Options
rangeGiven (booleano rangeGiven)
estáticos QuantizeAndDequantizeV4.Options
roundMode (String roundMode)
estáticos QuantizeAndDequantizeV4.Options
signedInput (booleano signedInput)

Métodos herdados

Métodos Públicos

pública Output <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico de um tensor.

As entradas para as operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static QuantizeAndDequantizeV4.Options eixos (eixo Long)

Parâmetros
eixo Se especificado, este eixo é tratado como um canal ou eixo de fatia e uma faixa de quantização separada é usada para cada canal ou fatia ao longo deste eixo.

public static QuantizeAndDequantizeV4 <T> create ( Scope escopo, Operando <T> entrada, Operando <T> inputMin, Operando <T> inputMax, Options ... Opções)

Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação QuantizeAndDequantizeV4.

Parâmetros
escopo escopo atual
entrada Tensor para quantizar e depois desquantizar.
inputMin Se `range_given == True`, isso especifica o valor mínimo de entrada que precisa ser representado, caso contrário, é determinado a partir do valor mínimo do tensor` input`.
inputMax Se `range_given == True`, isso especifica o valor máximo de entrada que precisa ser representado, caso contrário, é determinado a partir do valor máximo do tensor` input`.
opções carrega valores de atributos opcionais
Devoluções
  • uma nova instância de QuantizeAndDequantizeV4

public static QuantizeAndDequantizeV4.Options narrowRange (Boolean narrowRange)

Parâmetros
curto alcance Se True, então o valor absoluto do valor mínimo quantizado é o mesmo que o valor máximo quantizado, em vez de 1 maior. ou seja, para a quantização de 8 bits, o valor mínimo é -127 em vez de -128.

public static QuantizeAndDequantizeV4.Options numBits (numBits Long)

Parâmetros
numBits A largura de bits da quantização.

pública Output <T> de saída ()

public static QuantizeAndDequantizeV4.Options rangeGiven (Boolean rangeGiven)

Parâmetros
rangeGiven Se o intervalo é fornecido ou deve ser determinado a partir do tensor `input`.

public static QuantizeAndDequantizeV4.Options roundMode (String roundMode)

Parâmetros
roundMode O atributo 'round_mode' controla qual algoritmo de desempate de arredondamento é usado ao arredondar valores flutuantes para seus equivalentes quantizados. Os seguintes modos de arredondamento são atualmente suportados:
  • HALF_TO_EVEN: este é o round_mode padrão.
  • HALF_UP: arredondar para positivo. Neste modo, 7,5 arredonda para 8 e -7,5 arredonda para -7.

public static QuantizeAndDequantizeV4.Options signedInput (Boolean signedInput)

Parâmetros
entrada assinada Se a quantização é assinada ou não. (na verdade, este parâmetro deve ter sido chamado `signed_output`)