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 पुनः परिमाणीकरण सीमा की गणना करता है।
विरासत में मिली विधियाँ
कक्षा java.lang.Object से | बूलियन | बराबर (ऑब्जेक्ट arg0) |
| अंतिम कक्षा<?> | गेटक्लास () |
| int यहाँ | हैश कोड () |
| अंतिम शून्य | सूचित करें () |
| अंतिम शून्य | सभी को सूचित करें () |
| डोरी | स्ट्रिंग () |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1) |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0) |
| अंतिम शून्य | इंतज़ार () |
सार्वजनिक तरीके
एक नए RequantizationRangePerChannel ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|
| इनपुट | मूल इनपुट टेंसर. |
|---|
| इनपुटमिन | इनपुट टेंसर का न्यूनतम मान |
|---|
| इनपुटमैक्स | इनपुट टेंसर का अधिकतम मान. |
|---|
| क्लिपवैल्यूमैक्स | आउटपुट का अधिकतम मूल्य जिसे क्लिप करने की आवश्यकता है। उदाहरण: Relu6 के लिए इसे 6 पर सेट करें। |
|---|
रिटर्न
- RequantizationRangePerChannel का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> आउटपुटमैक्स ()
अंतिम आउटपुट टेंसर का अधिकतम मान.
सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> आउटपुटमिन ()
अंतिम आउटपुट टेंसर का न्यूनतम मान
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 2023-12-01 (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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