पूर्वाग्रह जोड़ और relu के साथ मैट्रिक्स `b` द्वारा `a` का परिमाणित मैट्रिक्स गुणन करें और फ्यूजन की आवश्यकता करें।
इनपुट दो-आयामी मैट्रिसेस और 1D बायस वेक्टर होने चाहिए। और `a` का आंतरिक आयाम (स्थानांतरित होने के बाद यदि `transpose_a` गैर-शून्य है) को `b` के बाहरी आयाम से मेल खाना चाहिए (यदि `transpose_b` गैर-शून्य है तो स्थानांतरित होने के बाद)। फिर मैट्रिक्स गुणन परिणाम पर पूर्वाग्रह मानों के साथ ब्रॉडकास्ट ऐड ऑपरेशन करें। पूर्वाग्रह का आकार `बी` के आंतरिक आयाम से मेल खाना चाहिए। फिर नॉन नेगेटिव रिजल्ट पाने के लिए रिले एक्टिवेशन करें। फिर अंतिम uint8 परिणाम प्राप्त करने के लिए ऑपरेशन की आवश्यकता करें।
नेस्टेड कक्षाएं
| कक्षा | QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options | के लिए वैकल्पिक विशेषताओं QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize | |
सार्वजनिक तरीके
| स्थिर <डब्ल्यू, टी, यू, वी> QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <डब्ल्यू> | बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> एक, ओपेरैंड <u> ख, ओपेरैंड <वी> पूर्वाग्रह, ओपेरैंड <फ्लोट> मीना, ओपेरैंड <फ्लोट> Maxa, ओपेरैंड <फ्लोट> minB, ओपेरैंड <फ्लोट> maxB, ओपेरैंड <फ्लोट > minFreezedOutput, ओपेरैंड <फ्लोट> maxFreezedOutput, कक्षा <डब्ल्यू> Toutput, विकल्प ... विकल्प) एक नया QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि। |
| स्थिर QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options | inputQuantMode (स्ट्रिंग inputQuantMode) |
| आउटपुट <फ्लोट> | maxOut () फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित आउटपुट मान का प्रतिनिधित्व करता है। |
| आउटपुट <फ्लोट> | minOut () फ्लोट वैल्यू जो सबसे कम मात्रा में आउटपुट वैल्यू का प्रतिनिधित्व करती है। |
| आउटपुट <डब्ल्यू> | बाहर () |
| स्थिर QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options | transposeA (बूलियन transposeA) |
| स्थिर QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options | transposeB (बूलियन transposeB) |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थिर QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <डब्ल्यू> (बनाने स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> एक, ओपेरैंड <u> ख, ओपेरैंड <वी> पूर्वाग्रह, ओपेरैंड <फ्लोट> मीना, ओपेरैंड <फ्लोट> Maxa, ओपेरैंड <फ्लोट> minB, ओपेरैंड <फ्लोट > maxB, ओपेरैंड <फ्लोट> minFreezedOutput, ओपेरैंड <फ्लोट> maxFreezedOutput, कक्षा <डब्ल्यू> Toutput, विकल्प ... विकल्प)
एक नया QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| ए | गुणा करने के लिए एक मैट्रिक्स। `quint8` प्रकार का द्वि-आयामी टेंसर होना चाहिए। |
| बी | गुणा करने के लिए एक मैट्रिक्स और `qint8` प्रकार का द्वि-आयामी टेंसर होना चाहिए। |
| पक्षपात | एक 1D बायस टेंसर जिसका आकार `b` के आंतरिक आयाम के साथ मेल खाता है (ट्रांसपोज़ किए जाने के बाद यदि `transposed_b` गैर-शून्य है)। |
| मिनए | फ़्लोट मान जो सबसे कम परिमाणित `a` मान दर्शाता है। |
| मैक्सए | फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित `a` मान दर्शाता है। |
| मिनबी | फ़्लोट मान जो सबसे कम परिमाणित `b` मान दर्शाता है। |
| मैक्सबी | फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित `b` मान दर्शाता है। |
| मिनफ्रीज्डआउटपुट | फ्लोट वैल्यू जो कि रिक्वांटाइज के बाद उच्चतम मात्राबद्ध आउटपुट वैल्यू है। |
| विकल्प | वैकल्पिक विशेषता मान रखता है |
रिटर्न
- QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थिर QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options inputQuantMode (स्ट्रिंग inputQuantMode)
मापदंडों
| इनपुटक्वांटमोड | इनपुट डेटा परिमाणीकरण मोड। या तो MIN_FIRST (डिफ़ॉल्ट) या स्केल किया गया। |
|---|
सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> maxOut ()
फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित आउटपुट मान का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> minOut ()
फ्लोट वैल्यू जो सबसे कम मात्रा में आउटपुट वैल्यू का प्रतिनिधित्व करती है।
सार्वजनिक स्थिर QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options transposeA (बूलियन transposeA)
मापदंडों
| ट्रांसपोज़ ए | यदि सत्य है, तो `a` गुणन से पहले स्थानांतरित कर दिया जाता है। |
|---|
सार्वजनिक स्थिर QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options transposeB (बूलियन transposeB)
मापदंडों
| स्थानान्तरणबी | यदि सत्य है, तो `b` गुणन से पहले स्थानांतरित कर दिया जाता है। |
|---|