सार्वजनिक अंतिम वर्ग UniformQuantize
टेन्सर `इनपुट` पर परिमाणीकरण करें।
`इनपुट`, `स्केल` और `शून्य_पॉइंट्स` को देखते हुए, सूत्र का उपयोग करके परिमाणीकरण किया जाता है: क्वांटाइज़्ड_डेटा = फ़्लोर (इनपुट_डेटा * (1.0एफ / स्केल) + 0.5एफ) + ज़ीरो_पॉइंट
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | UniformQuantize.विकल्प | UniformQuantize के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <यू> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <U, T संख्या बढ़ाता है> UniformQuantize <U> | |
| आउटपुट <यू> | आउटपुट () आउटपुट ने टाउट के टेन्सर को परिमाणित किया, जिसका आकार इनपुट के समान है। |
| स्थिर UniformQuantize.विकल्प | 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 UniformQuantize <U> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, ऑपरेंड <फ्लोट> स्केल, ऑपरेंड <इंटेगर> ज़ीरोप्वाइंट, क्लास<U> टाउट, लॉन्ग क्वांटिज़ेशनमिनवैल, लॉन्ग क्वांटिज़ेशनमैक्सवैल, ऑप्शन... विकल्प)
एक नए UniformQuantize ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट | टिन का टेंसर होना चाहिए. |
| तराजू | 'इनपुट' को परिमाणित करने के लिए पैमाने के रूप में उपयोग करने के लिए फ्लोट मान। 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' को परिमाणित करने के लिए शून्य_बिंदु के रूप में उपयोग करने के लिए int32 मान। तराजू के समान आकार की स्थिति। |
| टाउट | आउटपुट टेंसर का प्रकार। एक tf.DType: tf.float32 |
| परिमाणीकरणMinVal | `इनपुट` को परिमाणित करने के लिए परिमाणीकरण न्यूनतम मान। 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 | `इनपुट` को परिमाणित करने के लिए परिमाणीकरण अधिकतम मान। 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
- UniformQuantize का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट ()
आउटपुट ने टाउट के टेन्सर को परिमाणित किया, जिसका आकार इनपुट के समान है।
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantize.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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