UniformQuantizedAdd

clase final pública UniformQuantizedAdd

Realice una adición cuantificada del tensor cuantificado "lhs" y del tensor cuantificado "rhs" para generar una "salida" cuantificada.

Dados "lhs" y "rhs" cuantificados, realiza una suma cuantificada en "lhs" y "rhs" para generar una "salida" cuantificada.

`UniformQuantizedAdd` sigue las reglas de transmisión de Numpy. Las dos formas de la 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 como 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 `lhs` y `output` están cuantificados por eje, el eje de cuantificación debe coincidir. Además, si "rhs" y "output" están cuantificados por eje, el eje de cuantificación debe coincidir. Coincidencia significa que el eje debe coincidir al sumar, 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 ` - `salida.eje_cuantización`.

Clases anidadas

clase Opciones adicionales cuantizadas uniformes Atributos opcionales para UniformQuantizedAdd

Métodos públicos

Salida <T>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estático <T> UniformQuantizedAdd <T>
crear ( Alcance alcance, Operando <T> lhs, Operando <T> rhs, Operando <Float> lhsScales, Operando <Entero> lhsZeroPoints, Operando <Float> rhsScales, Operando <Entero> rhsZeroPoints, Operando <Float> escalas de salida, Operando <Entero > salidaZeroPoints, LhsQuantizationMinVal largo, LhsQuantizationMaxVal largo, rhsQuantizationMinVal largo, rhsQuantizationMaxVal largo, QuantizationMinVal de salida largo, QuantizationMaxVal de salida largo, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación UniformQuantizedAdd.
Opciones estáticas UniformQuantizedAdd.
lhsQuantizationAxis (largo lhsQuantizationAxis)
Salida <T>
producción ()
El tensor cuantificado de salida.
Opciones estáticas UniformQuantizedAdd.
OutputQuantizationAxis (eje de cuantificación de salida largo)
Opciones estáticas UniformQuantizedAdd.
rhsQuantizationAxis (rhsQuantizationAxis largo)

Métodos heredados

Métodos públicos

Salida pública <T> como Salida ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas a 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 <Float> lhsScales, Operando <Integer> lhsZeroPoints, Operando <Float> rhsScales, Operando <Integer> rhsZeroPoints, Operando <Float > escalas de salida, operando <entero> salidaCeroPuntos, 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
lhs Debe ser un tensor cuantificado.
derecho Debe ser un tensor cuantificado.
lhsEscalas Los valores flotantes utilizados como factores de escala al cuantificar los datos originales que representa "lhs".
lhsCeroPuntos 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".
rhsCeroPuntos 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".
salidaCeroPuntos Los valores int32 utilizados como puntos cero al cuantificar los datos originales que representa la salida. Debe tener la misma forma que `output_scales`.
lhsCuantizaciónMinVal El valor mínimo de los datos cuantificados almacenados en "lhs". Por ejemplo, si `Tin` es `qint8`, debe establecerse en -127 si se cuantifica un rango estrecho o -128 en caso contrario.
lhsCuantizaciónMaxVal El valor máximo de los datos cuantificados almacenados en `lhs`. Por ejemplo, si "Tin" es "qint8", debe establecerse en 127.
rhsCuantizaciónMinVal El valor mínimo de los datos cuantificados almacenados en "rhs". Por ejemplo, si `Tin` es `qint8`, debe establecerse en -127 si se cuantifica un rango estrecho o -128 en caso contrario.
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 "salida". Por ejemplo, si `Tout` es `qint8`, se debe establecer en -127 si se cuantifica un rango estrecho o -128 en caso contrario.
salidaQuantizationMaxVal El valor máximo de los datos cuantificados almacenados en "salida". Por ejemplo, si "Tout" es "qint8", debe establecerse en 127.
opciones lleva valores de atributos opcionales
Devoluciones
  • una nueva instancia de UniformQuantizedAdd

UniformQuantizedAdd.Options estático público lhsQuantizationAxis (largo lhsQuantizationAxis)

Parámetros
lhsCuantizaciónEje 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), esto indica cuantización por tensor. Para `lhs`, solo se admite la cuantificación por tensor. Por lo tanto, debe establecerse en -1. Otros valores generarán errores en la construcción de OpKernel.

Salida pública <T> salida ()

El tensor cuantificado de salida.

público estático UniformQuantizedAdd.Options salidaQuantizationAxis (salida largaQuantizationAxis)

Parámetros
salidaCuantizaciónEje 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), esto indica cuantización por tensor. Para la "salida", solo se admite la cuantificación por tensor o por canal a lo largo de "output_feature_dimension". Por lo tanto, esto debe establecerse en -1 o `dimension_numbers.output_feature_dimension`. Otros valores generarán errores en la construcción de OpKernel.

público estático UniformQuantizedAdd.Options rhsQuantizationAxis (largo rhsQuantizationAxis)

Parámetros
rhsCuantizaciónAxis 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), esto indica cuantización por tensor. Para `rhs`, solo se admite la cuantificación por tensor o 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 errores en la construcción de OpKernel.