सार्वजनिक अंतिम वर्ग UniformDequantize
परिमाणित टेन्सर `इनपुट` पर डीक्वांटाइजेशन करें।
दिए गए परिमाणित `इनपुट` को `स्केल` और `शून्य_पॉइंट` का उपयोग करके परिमाणित किया गया था, सूत्र का उपयोग करके डीक्वांटाइज़ेशन करता है: डिक्वांटाइज़्ड_डेटा = (क्वांटाइज़्ड_डेटा - शून्य_पॉइंट) * स्केल।
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | UniformDequantize.विकल्प | UniformDequantize के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <यू> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <यू संख्या बढ़ाता है, टी> यूनिफ़ॉर्मडिक्वेंटाइज़ <यू> | |
| आउटपुट <यू> | आउटपुट () आउटपुट ने टाउट के टेन्सर को डिक्वांटाइज़ किया, जिसका आकार इनपुट के समान है। |
| स्थैतिक UniformDequantize.Options | परिमाणीकरणअक्ष (लंबा परिमाणीकरणअक्ष) |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक UniformDequantize <U> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, ऑपरेंड <फ्लोट> स्केल, ऑपरेंड <इंटेगर> ज़ीरोपॉइंट्स, क्लास <U> टाउट, लॉन्ग क्वांटिज़ेशनमिनवैल, लॉन्ग क्वांटिज़ेशनमैक्सवैल, ऑप्शन... विकल्प)
एक नए UniformDequantize ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट | टिन का टेंसर होना चाहिए. |
| तराजू | इनपुट का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को परिमाणित करते समय फ्लोट वैल्यू का उपयोग स्केल के रूप में किया जाता है। यदि quantization_axis -1 (प्रति-टेंसर परिमाणीकरण) है, तो एक अदिश टेन्सर होना चाहिए, अन्यथा आकार का 1D टेन्सर (input.dim_size(quantization_axis),) (प्रति-अक्ष परिमाणीकरण)। |
| शून्य अंक | इनपुट का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को परिमाणित करते समय int32 मान को शून्य_पॉइंट के रूप में उपयोग किया जाता है। तराजू के समान आकार की स्थिति। |
| टाउट | आउटपुट टेंसर का प्रकार। एक tf.DType: tf.qint8, tf.qint32 |
| परिमाणीकरणMinVal | परिमाणीकरण न्यूनतम मान जिसका उपयोग इनपुट को परिमाणित करते समय किया गया था। इस विशेषता का उद्देश्य आम तौर पर (लेकिन केवल यहीं तक सीमित नहीं) संकीर्ण सीमा को इंगित करना है, जहां इसे इस पर सेट किया गया है: `(टिन निम्नतम) + 1` यदि संकीर्ण सीमा है, और `(टिन निम्नतम)` अन्यथा। उदाहरण के लिए, यदि टिन क्विंट8 है, तो इसे -127 पर सेट किया जाता है यदि संकीर्ण सीमा परिमाणित की जाती है या -128 पर सेट किया जाता है यदि नहीं। |
| परिमाणीकरणMaxVal | परिमाणीकरण अधिकतम मान जिसका उपयोग इनपुट को परिमाणित करते समय किया गया था। इस विशेषता का उद्देश्य आम तौर पर संकीर्ण सीमा को इंगित करना (लेकिन यहीं तक सीमित नहीं है) है, जहां इसे संकीर्ण सीमा और संकीर्ण सीमा दोनों के लिए `(टाउट मैक्स)` पर सेट किया गया है। उदाहरण के लिए, यदि टिन qint8 है, तो इसे 127 पर सेट किया गया है। |
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- UniformDequantize का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट ()
आउटपुट ने टाउट के टेन्सर को डिक्वांटाइज़ किया, जिसका आकार इनपुट के समान है।
सार्वजनिक स्थैतिक UniformDequantize.Options quantizationAxis (लंबा quantizationAxis)
पैरामीटर
| परिमाणीकरणअक्ष | टेंसर के आयाम सूचकांक को इंगित करता है जहां उस आयाम के साथ स्लाइस के लिए प्रति-अक्ष परिमाणीकरण लागू किया जाता है। यदि -1 (डिफ़ॉल्ट) पर सेट किया जाता है, तो यह प्रति-टेंसर परिमाणीकरण को इंगित करता है। अन्यथा, इसे सीमा [0, इनपुट.डिम्स()) के भीतर सेट किया जाना चाहिए। |
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