UniformDequantize

classe finale pubblica UniformDequantize

Eseguire la dequantizzazione sull'input del tensore quantizzato.

Dato un "input" quantizzato che è stato quantizzato utilizzando "scale" e "punti_zero", esegue la dequantizzazione utilizzando la formula: dati_dequantizzati = (dati_quantizzati - punto_zero) * scala.

Classi nidificate

classe UniformDequantize.Options Attributi facoltativi per UniformDequantize

Metodi pubblici

Uscita <U>
comeuscita ()
Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.
statico <U estende Numero, T> UniformDequantize <U>
create ( scope scope, operando <T> input, operando <Float> scale, operando <Integer> zeroPoints, classe <U> Tout, quantizzazione lungaMinVal, quantizzazione lungaMaxVal, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione UniformDequantize.
Uscita <U>
produzione ()
L'output dequantizzato Tensore di Tout, la cui forma è la stessa dell'input.
Statico UniformDequantize.Options
asse di quantizzazione (asse di quantizzazione lungo)

Metodi ereditati

Metodi pubblici

Uscita pubblica <U> asOutput ()

Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

public static UniformDequantize <U> create ( Scope scope, Operando <T> input, Operando <Float> scale, Operando <Integer> zeroPoints, Class<U> Tout, Quantizzazione lungaMinVal, Quantizzazione lungaMaxVal, Opzioni... opzioni)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione UniformDequantize.

Parametri
scopo ambito attuale
ingresso Deve essere un tensore di stagno.
bilancia I valori float utilizzati come scale durante la quantizzazione dei dati originali rappresentati dall'input. Deve essere un tensore scalare se quantization_axis è -1 (quantizzazione per tensore), altrimenti tensore 1D di dimensione (input.dim_size(quantization_axis),) (quantizzazione per asse).
zeroPunti I valori int32 utilizzati come zero_point durante la quantizzazione dei dati originali rappresentati dall'input. Stessa condizione di forma delle squame.
Tutto Il tipo di tensore di uscita. Un tf.DType da: tf.qint8, tf.qint32
quantizzazioneMinVal Il valore minimo di quantizzazione utilizzato quando l'input è stato quantizzato. Lo scopo di questo attributo è tipicamente (ma non limitato a) indicare un intervallo ristretto, dove è impostato su: "(Tin minimo) + 1" se intervallo ristretto e "(Tin minimo)" altrimenti. Ad esempio, se Tin è qint8, questo viene impostato su -127 se quantizzato in intervallo ristretto o -128 in caso contrario.
quantizzazioneMaxVal Il valore massimo di quantizzazione utilizzato quando l'input è stato quantizzato. Lo scopo di questo attributo è tipicamente (ma non limitato a) indicare un intervallo ristretto, dove è impostato su: "(Tout max)" sia per l'intervallo ristretto che per l'intervallo non ristretto. Ad esempio, se Tin è qint8, questo verrà impostato su 127.
opzioni trasporta valori di attributi opzionali
ritorna
  • una nuova istanza di UniformDequantize

Uscita pubblica <U> uscita ()

L'output dequantizzato Tensore di Tout, la cui forma è la stessa dell'input.

public static UniformDequantize.Options quantizationAxis (Long quantizationAxis)

Parametri
asse di quantizzazione Indica l'indice della dimensione del tensore in cui viene applicata la quantizzazione per asse per le fette lungo quella dimensione. Se impostato su -1 (impostazione predefinita), indica la quantizzazione per tensore. Altrimenti, deve essere impostato nell'intervallo [0, input.dims()).