UniformQuantizedAdd kelas akhir publik
Lakukan penambahan terkuantisasi Tensor `lhs` dan Tensor `rhs` terkuantisasi untuk menghasilkan `output` terkuantisasi.
Dengan `lhs` yang terkuantisasi dan `rhs` yang terkuantisasi, lakukan penambahan terkuantisasi pada `lhs` dan `rhs` untuk menghasilkan `output` yang terkuantisasi.
`UniformQuantizedAdd` mengikuti aturan penyiaran Numpy. Kedua bentuk larik masukan dibandingkan berdasarkan elemen. Dimulai dengan dimensi tambahan, kedua dimensi harus sama atau salah satunya harus 1.
`lhs` dan `rhs` harus dikuantisasi Tensor, dimana nilai data dikuantisasi menggunakan rumus:
quantized_data = clip(original_data / scale + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val)
Jika `lhs` dan `output` keduanya dikuantisasi per sumbu, sumbu kuantisasi harus cocok. Selain itu, jika `rhs` dan `output` keduanya dikuantisasi per sumbu, sumbu kuantisasi harus cocok. Cocok artinya sumbu harus cocok saat menambahkan, mengenai penyiaran. yaitu untuk operan `lhs` dan `rhs`, jika `operand.quantization_axis` >= 0 dan `output.quantization_axis` >= 0, `operand.dims` - `operand.quantization_axis` harus sama dengan `output.dims ` - `output.kuantisasi_sumbu`.
Kelas Bersarang
| kelas | UniformQuantizedAdd.Options | Atribut opsional untuk UniformQuantizedAdd | |
Metode Publik
| Keluaran <T> | sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor. |
| statis <T> SeragamKuantisasiTambahkan <T> | buat ( Lingkup lingkup, Operand <T> lhs, Operand <T> rhs, Operand <Float> lhsScales, Operand <Integer> lhsZeroPoints, Operand <Float> rhsScales, Operand <Integer> rhsZeroPoints, Operand <Float> outputScales, Operand <Integer > outputZeroPoints, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal, Opsi... opsi) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi UniformQuantizedAdd baru. |
| UniformQuantizedAdd.Options statis | lhsQuantizationAxis (Panjang lhsQuantizationAxis) |
| Keluaran <T> | keluaran () Tensor terkuantisasi keluaran. |
| UniformQuantizedAdd.Options statis | Sumbu Kuantisasi keluaran (Sumbu Kuantisasi keluaran panjang) |
| UniformQuantizedAdd.Options statis | rhsQuantizationAxis (Sumbu Kuantisasi rhs Panjang) |
Metode Warisan
Metode Publik
Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolik tensor.
Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.
public static UniformQuantizedAdd <T> buat ( Lingkup lingkup, Operand <T> lhs, Operand <T> rhs, Operand <Float> lhsScales, Operand <Integer> lhsZeroPoints, Operand <Float> rhsScales, Operand <Integer> rhsZeroPoints, Operand <Float > outputScales, Operand <Integer> outputZeroPoints, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal, Opsi... pilihan)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi UniformQuantizedAdd baru.
Parameter
| cakupan | ruang lingkup saat ini |
|---|---|
| lhs | Harus berupa tensor terkuantisasi. |
| rhs | Harus berupa tensor terkuantisasi. |
| lhsTimbangan | Nilai float yang digunakan sebagai faktor skala saat mengkuantisasi data asli yang diwakili oleh `lhs`. |
| lhsZeroPoints | Nilai int32 digunakan sebagai titik nol saat mengkuantisasi data asli yang diwakili oleh `lhs`. Harus memiliki bentuk yang sama dengan `lhs_scales`. |
| rhsScales | Nilai float yang digunakan sebagai faktor skala saat mengkuantisasi data asli yang diwakili oleh `rhs`. |
| rhsZeroPoints | Nilai int32 digunakan sebagai titik nol saat mengkuantisasi data asli yang diwakili oleh `rhs`. Harus memiliki bentuk yang sama dengan `rhs_scales`. |
| keluaranTimbangan | Nilai float yang digunakan sebagai faktor skala saat mengkuantisasi data asli yang diwakili oleh `output`. |
| keluaranZeroPoints | Nilai int32 digunakan sebagai titik nol saat mengkuantisasi data asli yang diwakili oleh keluaran. Harus memiliki bentuk yang sama dengan `output_scales`. |
| lhsQuantizationMinVal | Nilai minimum data terkuantisasi yang disimpan di `lhs`. Misalnya, jika `Tin` adalah `qint8`, maka ini harus disetel ke -127 jika rentangnya sempit atau -128 jika tidak. |
| lhsQuantizationMaxVal | Nilai maksimal data terkuantisasi yang disimpan di `lhs`. Misalnya, jika `Tin` adalah `qint8`, maka ini harus disetel ke 127. |
| rhsQuantizationMinVal | Nilai minimum data terkuantisasi yang disimpan dalam `rhs`. Misalnya, jika `Tin` adalah `qint8`, maka ini harus disetel ke -127 jika rentangnya sempit atau -128 jika tidak. |
| rhsQuantizationMaxVal | Nilai maksimal data terkuantisasi yang disimpan di `rhs`. Misalnya, jika `Tin` adalah `qint8`, maka ini harus disetel ke 127. |
| outputQuantizationMinVal | Nilai minimum data terkuantisasi yang disimpan di `output`. Misalnya, jika `Tout` adalah `qint8`, ini harus disetel ke -127 jika rentang sempit dikuantisasi atau -128 jika tidak. |
| keluaranQuantizationMaxVal | Nilai maksimal data terkuantisasi yang disimpan di `output`. Misalnya, jika `Tout` adalah `qint8`, ini harus disetel ke 127. |
| pilihan | membawa nilai atribut opsional |
Kembali
- contoh baru dari UniformQuantizedAdd
UniformQuantizedAdd.Options lhsQuantizationAxis statis publik (Panjang lhsQuantizationAxis)
Parameter
| lhsQuantizationAxis | Menunjukkan indeks dimensi tensor tempat kuantisasi per sumbu diterapkan untuk irisan sepanjang dimensi tersebut. Jika disetel ke -1 (default), ini menunjukkan kuantisasi per tensor. Untuk `lhs`, hanya kuantisasi per tensor yang didukung. Jadi, ini harus disetel ke -1. Nilai lain akan menimbulkan kesalahan pada konstruksi OpKernel. |
|---|
UniformQuantizedAdd.Options outputQuantizationAxis statis publik (OutputQuantizationAxis panjang)
Parameter
| outputQuantizationAxis | Menunjukkan indeks dimensi tensor tempat kuantisasi per sumbu diterapkan untuk irisan sepanjang dimensi tersebut. Jika disetel ke -1 (default), ini menunjukkan kuantisasi per tensor. Untuk `output`, hanya kuantisasi per tensor atau kuantisasi per saluran sepanjang `output_feature_dimension` yang didukung. Oleh karena itu, ini harus disetel ke -1 atau `dimension_numbers.output_feature_dimension`. Nilai lain akan menimbulkan kesalahan pada konstruksi OpKernel. |
|---|
UniformQuantizedAdd.Options rhsQuantizationAxis statis publik (RhsQuantizationAxis panjang)
Parameter
| rhsQuantizationAxis | Menunjukkan indeks dimensi tensor tempat kuantisasi per sumbu diterapkan untuk irisan sepanjang dimensi tersebut. Jika disetel ke -1 (default), ini menunjukkan kuantisasi per tensor. Untuk `rhs`, hanya kuantisasi per tensor atau kuantisasi per saluran sepanjang `kernel_output_feature_dimension` yang didukung. Oleh karena itu, ini harus disetel ke -1 atau `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension`. Nilai lain akan menimbulkan kesalahan pada konstruksi OpKernel. |
|---|