UniformQuantizedAdd

clase final pública UniformQuantizedAdd

Realice una suma cuantificada de Tensor cuantificado `lhs` y Tensor cuantificado `rhs` para obtener una `salida` cuantificada.

Dado `lhs` cuantificado y `rhs` cuantificado, realiza una adición cuantificada en `lhs` y `rhs` para hacer una `salida` cuantificada.

`UniformQuantizedAdd` sigue las reglas de transmisión de Numpy. Las dos formas de matriz de entrada se comparan por elementos. Comenzando con las dimensiones finales, las dos dimensiones deben ser iguales o una de ellas debe ser 1.

`lhs` y `rhs` deben cuantificarse Tensor, donde el valor de los datos se cuantifica mediante la fórmula:

quantized_data = clip(original_data / scale + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val)
 
`output` también se cuantifica mediante la misma fórmula.

Si tanto `lhs` como `output` están cuantificados por eje, el eje de cuantificación debe coincidir. Además, si tanto `rhs` como `output` están cuantificados por eje, el eje de cuantificación debe coincidir. Coincidencia significa que el eje debe coincidir al agregar, con respecto a la transmisión. es decir, para ambos operandos `lhs` y `rhs`, si `operand.quantization_axis` >= 0 y `output.quantization_axis` >= 0, `operand.dims` - `operand.quantization_axis` debe ser igual a `output.dims ` - `output.quantization_axis`.

Clases anidadas

clase UniformQuantizedAdd.Options Atributos opcionales para UniformQuantizedAdd

Métodos públicos

Salida <T>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
static <T> UniformQuantizedAdd <T>
create ( Alcance alcance, Operando <T> lhs, Operando <T> rhs, Operando <Flotante> lhsScales, Operando <Entero> lhsZeroPoints, Operando <Flotante> rhsScales, Operando <Entero> rhsZeroPoints, Operando <Flotante> outputScales, Operando <Entero > outputZeroPoints, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación UniformQuantizedAdd.
estático UniformQuantizedAdd.Options
lhsQuantizationAxis (LhsQuantizationAxis largo)
Salida <T>
salida ()
El tensor cuantificado de salida.
estático UniformQuantizedAdd.Options
eje de cuantificación de salida (eje de cuantificación de salida largo)
estático UniformQuantizedAdd.Options
rhsQuantizationAxis (rhsQuantizationAxis largo)

Métodos Heredados

Métodos públicos

salida pública <T> 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 UniformQuantizedAdd <T> create ( Alcance alcance, Operando <T> lhs, Operando <T> rhs, Operando <Flotante> lhsScales, Operando <Entero> lhsZeroPoints, Operando <Flotante> rhsScales, Operando <Entero> rhsZeroPoints, Operando <Flotante > escalas de salida, operando <entero> puntos de salida cero, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal, Opciones... opciones)

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

Parámetros
alcance alcance actual
izq. Debe ser un tensor cuantizado.
derecho Debe ser un tensor cuantizado.
lhsBalanzas Los valores flotantes utilizados como factores de escala al cuantificar los datos originales que representa `lhs`.
lhsZeroPoints Los valores int32 utilizados como puntos cero al cuantificar los datos originales que representa `lhs`. Debe tener la misma forma que `lhs_scales`.
rhsEscalas Los valores flotantes utilizados como factores de escala al cuantificar los datos originales que representa `rhs`.
rhsZeroPuntos Los valores int32 utilizados como puntos cero al cuantificar los datos originales que representa `rhs`. Debe tener la misma forma que `rhs_scales`.
escalas de salida Los valores flotantes que se utilizarán como factores de escala al cuantificar los datos originales que representa la "salida".
salidaZeroPoints Los valores int32 utilizados como puntos cero al cuantificar los datos originales que representa la salida. Debe tener la misma forma que `output_scales`.
lhsQuantizationMinVal El valor mínimo de los datos cuantificados almacenados en `lhs`. Por ejemplo, si `Tin` es `qint8`, debe establecerse en -127 si se cuantifica el rango estrecho o en -128 si no.
lhsQuantizationMaxVal El valor máximo de los datos cuantificados almacenados en `lhs`. Por ejemplo, si `Tin` es `qint8`, debe establecerse en 127.
rhsQuantizationMinVal El valor mínimo de los datos cuantificados almacenados en `rhs`. Por ejemplo, si `Tin` es `qint8`, debe establecerse en -127 si se cuantifica el rango estrecho o en -128 si no.
rhsQuantizationMaxVal El valor máximo de los datos cuantificados almacenados en `rhs`. Por ejemplo, si `Tin` es `qint8`, debe establecerse en 127.
salidaCuantizaciónMinVal El valor mínimo de los datos cuantificados almacenados en `output`. Por ejemplo, si `Tout` es `qint8`, debe establecerse en -127 si se cuantifica el rango estrecho o en -128 si no.
salidaCuantificaciónMaxVal El valor máximo de los datos cuantificados almacenados en `output`. Por ejemplo, si `Tout` es `qint8`, debe establecerse en 127.
opciones lleva valores de atributos opcionales
Devoluciones
  • una nueva instancia de UniformQuantizedAdd

public static UniformQuantizedAdd.Options lhsQuantizationAxis (LhsQuantizationAxis largo)

Parámetros
lhsQuantizationAxis 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. Para `lhs`, solo se admite la cuantificación por tensor. Por lo tanto, esto debe establecerse en -1. Otros valores generarán un error en la construcción de OpKernel.

salida pública <T> salida ()

El tensor cuantificado de salida.

public static UniformQuantizedAdd.Options outputQuantizationAxis (Long outputQuantizationAxis)

Parámetros
eje de cuantificación de salida 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. Para la `salida`, solo se admite la cuantificación por tensor o la cuantificación por canal a lo largo de `output_feature_dimension`. Por lo tanto, debe establecerse en -1 o `dimension_numbers.output_feature_dimension`. Otros valores generarán un error en la construcción de OpKernel.

public static UniformQuantizedAdd.Options rhsQuantizationAxis (Largo rhsQuantizationAxis)

Parámetros
rhsQuantizationAxis 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. Para `rhs`, solo se admite la cuantificación por tensor o la cuantificación por canal a lo largo de `kernel_output_feature_dimension`. Por lo tanto, esto debe establecerse en -1 o `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension`. Otros valores generarán un error en la construcción de OpKernel.