चेतावनी: इस एपीआई को पदावनत कर दिया गया है और प्रतिस्थापन के स्थिर होने के बाद इसे TensorFlow के भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।
RequantizationRangePerChannel
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
प्रति चैनल परिमाणीकरण सीमा की गणना करता है।
विरासत में मिली विधियां
कक्षा java.lang.Object से | बूलियन | के बराबर होती है (वस्तु arg0) |
| अंतिम कक्षा<?> | getClass () |
| NS | hashCode () |
| अंतिम शून्य | सूचित () |
| अंतिम शून्य | notifyAll () |
| डोरी | toString () |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा (लंबे arg0, पूर्णांक ARG1) |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा (लंबे arg0) |
| अंतिम शून्य | इंतजार () |
सार्वजनिक तरीके
एक नया RequantizationRangePerChannel ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|
| इनपुट | मूल इनपुट टेंसर। |
|---|
| इनपुटमिन | इनपुट टेंसर का न्यूनतम मान |
|---|
| इनपुटमैक्स | इनपुट टेंसर का अधिकतम मूल्य। |
|---|
| क्लिपवैल्यूमैक्स | आउटपुट का अधिकतम मूल्य जिसे क्लिप करने की आवश्यकता है। उदाहरण: इसे Relu6 के लिए 6 पर सेट करें। |
|---|
रिटर्न
- RequantizationRangePerChannel का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> outputMax ()
अंतिम आउटपुट टेंसर का अधिकतम मूल्य।
सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> outputMin ()
अंतिम आउटपुट टेंसर का न्यूनतम मूल्य
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2021-11-11 (UTC) को अपडेट किया गया.
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"label":"वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए"
},{
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"label":"बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं"
},{
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"label":"पुराना"
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"label":"अनुवाद से जुड़ी समस्या"
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"label":"सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या"
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"label":"मेरी समस्या हल हो गई"
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"label":"अन्य"
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