UniformDequantize

clase final pública UniformDequantize

Realice la descuantificación en la "entrada" del tensor cuantificado.

Dada la `entrada` cuantificada que fue cuantificada usando `escalas` y `puntos_cero`, realiza la descuantificación usando la fórmula: datos_descuantificados = (datos_cuantificados - punto_cero) * escala.

Clases anidadas

clase UniformDequantize.Options Atributos opcionales para UniformDequantize

Métodos públicos

Salida <U>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estático <U extiende Número, T> UniformDequantize <U>
crear ( Alcance de alcance, Operando <T> entrada, Operando <Flotante> escalas, Operando <Integer> zeroPoints, Class<U> Tout, Long quantizationMinVal, Long quantizationMaxVal, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación UniformDequantize.
Salida <U>
salida ()
El Tensor de Tout descuantificado de salida, cuya forma es la misma que la de entrada.
UniformDequantize.Options estático
quantizationAxis (eje de cuantificación largo)

Métodos Heredados

Métodos públicos

Salida pública <U> como salida ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas de las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

public static UniformDequantize <U> create ( Scope scope, Operand <T> input, Operand <Float> scales, Operand <Integer> zeroPoints, Class<U> Tout, Long quantizationMinVal, Long quantizationMaxVal, Options... options)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación UniformDequantize.

Parámetros
alcance alcance actual
aporte Debe ser un Tensor de Estaño.
escamas Los valores flotantes utilizados como escalas al cuantificar los datos originales que representa la entrada. Debe ser un tensor escalar si quantization_axis es -1 (cuantificación por tensor); de lo contrario, tensor 1D de tamaño (input.dim_size(quantization_axis)) (cuantificación por eje).
cero puntos Los valores int32 utilizados como punto(s) cero al cuantificar los datos originales que representa la entrada. Misma condición de forma que las escamas.
Revendedor El tipo de Tensor de salida. Un tf.DTipo de: tf.qint8, tf.qint32
cuantizaciónMinVal El valor mínimo de cuantificación que se usó cuando se cuantizó la entrada. El propósito de este atributo es típicamente (pero no limitado a) indicar un rango estrecho, donde se establece en: `(Tin más bajo) + 1` si el rango es estrecho, y `(Tin más bajo)` en caso contrario. Por ejemplo, si Tin es qint8, se establece en -127 si se cuantifica el rango estrecho o en -128 si no.
cuantificaciónMaxVal El valor máximo de cuantificación que se usó cuando se cuantizó la entrada. El propósito de este atributo es típicamente (pero no limitado a) indicar un rango estrecho, donde se establece en: `(Tout max)` tanto para rango estrecho como para rango no estrecho. Por ejemplo, si Tin es qint8, se establece en 127.
opciones lleva valores de atributos opcionales
Devoluciones
  • una nueva instancia de UniformDequantize

Salida pública <U> salida ()

El Tensor de Tout descuantificado de salida, cuya forma es la misma que la de entrada.

public static UniformDequantize.Options quantizationAxis (Long quantizationAxis)

Parámetros
eje de cuantización Indica el índice de dimensión del tensor donde se aplica la cuantificación por eje para los cortes a lo largo de esa dimensión. Si se establece en -1 (predeterminado), indica cuantización por tensor. De lo contrario, debe establecerse dentro del rango [0, input.dims()).