पब्लिक फाइनल क्लास यूनिफ़ॉर्मक्वांटाइज़
टेंसर `इनपुट` पर परिमाणीकरण करें।
दिए गए `इनपुट`, `स्केल` और `शून्य_बिंदु`, सूत्र का उपयोग करके परिमाणीकरण करता है: quantized_data = floor(input_data * (1.0f / scale) + 0.5f) + Zero_point
नेस्टेड कक्षाएं
| कक्षा | यूनिफ़ॉर्मक्वांटाइज़।विकल्प | UniformQuantize के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <यू> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <यू, टी संख्या बढ़ाता है> वर्दी क्वांटिज़ <यू> | |
| आउटपुट <यू> | आउटपुट () आउटपुट ने टाउट के टेंसर को परिमाणित किया, जिसका आकार इनपुट के समान है। |
| स्थिर यूनिफ़ॉर्मक्वांटाइज़।विकल्प | क्वांटिज़ेशनएक्सिस (लंबी क्वांटिज़ेशनएक्सिस) |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <U> आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक 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।
पब्लिक स्टैटिक यूनिफ़ॉर्मक्वांटाइज़ <यू> क्रिएट ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> इनपुट, ऑपरेंड <फ्लोट> स्केल, ऑपरेंड <इंटीजर> जीरोपॉइंट्स, क्लास <यू> टाउट, लॉन्ग क्वांटिज़ेशन मिनवैल, लॉन्ग क्वांटिज़ेशन मैक्सवैल, ऑप्शंस ... विकल्प)
एक नया UniformQuantize ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट | टिन का टेंसर होना चाहिए। |
| तराजू | `इनपुट` को मापने के लिए पैमाने के रूप में उपयोग करने के लिए फ़्लोट मान। एक स्केलर टेंसर होना चाहिए यदि quantization_axis -1 (प्रति-टेंसर क्वांटिज़ेशन) है, अन्यथा आकार का 1D टेंसर (input.dim_size(quantization_axis),) (प्रति-अक्ष क्वांटिज़ेशन)। |
| शून्य अंक | 'इनपुट' को परिमाणित करने के लिए शून्य_बिंदु (ओं) के रूप में उपयोग करने के लिए int32 मान। तराजू के समान आकार की स्थिति। |
| टाउट | आउटपुट टेंसर का प्रकार। एक tf.DType से: tf.float32 |
| परिमाणीकरणMinVal | परिमाणीकरण न्यूनतम मान `इनपुट` को परिमाणित करने के लिए। इस विशेषता का उद्देश्य आमतौर पर संकीर्ण सीमा को इंगित करने के लिए (लेकिन सीमित नहीं) है, जहां यह इस पर सेट है: `(टिन सबसे कम) + 1` यदि संकीर्ण सीमा है, और `(टिन सबसे कम)` अन्यथा। उदाहरण के लिए, यदि टिन qint8 है, तो इसे -127 पर सेट किया जाता है यदि संकीर्ण सीमा मात्राबद्ध है या -128 यदि नहीं है। |
| परिमाणीकरणMaxVal | `इनपुट` को मापने के लिए परिमाणीकरण अधिकतम मूल्य। इस विशेषता का उद्देश्य आम तौर पर (लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं) संकीर्ण श्रेणी को इंगित करना है, जहां यह संकीर्ण श्रेणी और न कि संकीर्ण श्रेणी दोनों के लिए: `(टाउट अधिकतम)` पर सेट है। उदाहरण के लिए, यदि टिन qint8 है, तो यह 127 पर सेट है। |
| विकल्प | वैकल्पिक विशेषता मान रखता है |
रिटर्न
- UniformQuantize का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट ()
आउटपुट ने टाउट के टेंसर को परिमाणित किया, जिसका आकार इनपुट के समान है।
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantize.Options quantizationAxis ( Long quantizationAxis)
मापदंडों
| 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, input.dims ()) के भीतर सेट किया जाना चाहिए। |
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