UniformQuantizedConvolution

genel son sınıf ÜniformaQuantizedConvolution

Nicelenmiş Tensör 'lhs' ve nicelenmiş Tensör 'rhs'nin nicelenmiş evrişimini gerçekleştirin. nicelenmiş 'çıktı' yapmak için.

Nicelenmiş "lhs" ve nicelenmiş "rhs" verildiğinde, nicelenmiş "çıktı" oluşturmak için "lhs" ve "rhs" üzerinde nicelenmiş nokta gerçekleştirir.

'lhs' ve 'rhs' aynı değerde Tensörler olmalı ve aşağıdaki şekil koşullarını karşılamalıdır. - `lhs_feature` %` featurtion_group_count` == 0 - `lhs_feature` %` rhs_input ' / `özellik_group_count` ==` rhs_input_feature` - atch` % `batch_group_count` == 0 - `rhs_output_feature` % `batch_group_count` == 0

'lhs' ve 'rhs' nicelendirilmelidir Tensör; burada veri değeri aşağıdaki formül kullanılarak nicelenir: 

quantized_data = clip(original_data / scale + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val)
'çıkış' da aynı formül kullanılarak nicelenir. Eğer 'rhs' tensör başına nicelenmişse, 'çıktı' da tensör başına nicelenmiş olmalıdır.

İç İçe Sınıflar

sınıf ÜniformaQuantizedConvolution.Options UniformQuantizedConvolution için isteğe bağlı özellikler

Genel Yöntemler

Çıkış <U>
Çıkış olarak ()
Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.
statik ÜniformaQuantizedConvolution.Options
BatchGroupCount (Uzun BatchGroupCount)
static <U, T> DüzgünQuantizedConvolution <U>
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> lhs, İşlenen <T> rhs, İşlenen <Float> lhsScales, İşlenen < Tamsayı > lhsZeroPoints, İşlenen <Float> rhsScales, İşlenen <Tamsayı> rhsZeroPoints, İşlenen <Float> çıktıScales, İşlenen <Tamsayı > OutputZeroPoints, Class<U> Tout, String doldurma, Uzun lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Uzun çıktıQuantizationMinVal, Uzun çıktıQuantizationMaxVal, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir ÜniformaQuantizedConvolution işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
statik ÜniformaQuantizedConvolution.Options
sizeNumbers (Dize sizeNumbers)
statik ÜniformaQuantizedConvolution.Options
explicitPadding (List<Long>explicitPadding)
statik ÜniformaQuantizedConvolution.Options
featureGroupCount (Uzun featureGroupCount)
statik ÜniformaQuantizedConvolution.Options
lhsDilatasyon (Liste<Uzun> lhsDilatasyon)
statik ÜniformaQuantizedConvolution.Options
lhsQuantizationAxis (Uzun lhsQuantizationAxis)
Çıkış <U>
çıktı ()
Çıkış nicemlenmiş tensör "Tout", "lhs" ve "rhs" ile aynı derecedir.
statik ÜniformaQuantizedConvolution.Options
çıktı Kuantizasyon Ekseni (Uzun çıktı Kuantizasyon Ekseni)
statik ÜniformaQuantizedConvolution.Options
rhsDilatasyon (Liste<Uzun> rhsDilatasyon)
statik ÜniformaQuantizedConvolution.Options
rhsKuantizasyon Ekseni (Uzun rhsKuantizasyon Ekseni)
statik ÜniformaQuantizedConvolution.Options
windowStrides (Liste<Uzun> windowStrides)

Kalıtsal Yöntemler

Genel Yöntemler

genel Çıkış <U> asOutput ()

Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.

public static ÜniformaQuantizedConvolution.Options BatchGroupCount (Long BatchGroupCount)

Parametreler
BatchGroupCount Toplu grup sayısı. Gruplandırılmış filtreler için kullanılır. "output_feature"ın bir böleni olmalıdır.

public static ÜniformaQuantizedEvrişim <U> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> lhs, İşlenen <T> rhs, İşlenen <Float> lhsScales, İşlenen <Tamsayı> lhsZeroPoints, İşlenen <Float> rhsScales, İşlenen <Tamsayı> rhsZeroPoints, İşlenen <Float > çıktıScales, İşlenen <Tamsayı> çıktıZeroPoints, Sınıf<U> Tout, Dize dolgusu, Uzun lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Uzun çıktıQuantizationMinVal, Uzun çıktıQuantizationMaxVal, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir ÜniformaQuantizedConvolution işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
eh Kuantize edilmiş bir tensör olmalı, derece >= 3.
rhs 'Lhs' ile aynı değerde, nicelenmiş bir tensör olmalıdır.
lhsTeraziler 'Lhs'nin temsil ettiği orijinal verileri nicelerken ölçek faktörleri olarak kullanılan kayan değer/değerler. Skaler bir 'Tensör' olmalıdır ('lhs' yalnızca tensör başına nicelemeyi destekler).
lhsSıfırPuan 'Lhs'nin temsil ettiği orijinal veriler nicelenirken sıfır noktaları olarak kullanılan int32 değer(ler)i. 'Lhs_scales' ile aynı şekil durumu.
rhsTeraziler 'Rhs'nin temsil ettiği orijinal verileri nicelerken ölçek faktörleri olarak kullanılan kayan değer/değerler. Tensör başına niceleme için skaler bir "Tensör" veya kanal başına niceleme için "rhs.dim_size(kernel_output_feature_dimension)" boyutunda 1D "Tensör" olmalıdır.
rhsSıfırPuan "Rhs"nin temsil ettiği orijinal veriler nicelenirken sıfır noktaları olarak kullanılan int32 değer(ler)i. 'rhs_scales' ile aynı şekil durumu.
çıktıÖlçekleri "Çıktı"nın temsil ettiği orijinal verileri nicelerken ölçek faktörleri olarak kullanılacak değişken değer(ler). Tensör başına niceleme için skaler bir "Tensör" veya kanal başına niceleme için "output.dim_size(output_feature_dimension)"a eşit olan "rhs.dim_size(kernel_output_feature_dimension)" boyutunda 1D "Tensör" olmalıdır. Eğer 'rhs' tensör başına nicemlenmişse, çıktının da tensör başına nicemlenmesi gerekir. Bu, eğer "rhs_scales" ve "rhs_zero_points" skaler "Tensör" ise, "output_scales" ve "output_zero_points"in de skaler "Tensör" olması gerektiği anlamına gelir.
çıktıSıfır Noktalar Çıkışın temsil ettiği orijinal veriler nicelenirken sıfır noktaları olarak kullanılan int32 değer(ler)i. "output_scales" ile aynı şekil koşulu.
Tout 'Çıktı' 'Tensör' türü.
dolgu malzemesi dize: `"AYNI"`, `"GEÇERLİ"` veya `"AÇIK"`, kullanılacak doldurma algoritmasının türünü belirtir.
lhsKuantizasyonMinVal 'Lhs'de saklanan nicelenmiş verilerin minimum değeri. Örneğin, "Tin", "qint8" ise, dar aralıkla nicelenmişse bu -127'ye, değilse -128'e ayarlanmalıdır.
lhsQuantizationMaxVal 'Lhs'de saklanan nicelenmiş verilerin maksimum değeri. Örneğin, 'Tin', 'qint8' ise bu, 127 olarak ayarlanmalıdır.
rhsKuantizasyonMinVal 'Rhs'de saklanan nicelenmiş verilerin minimum değeri. Örneğin, "Tin", "qint8" ise, dar aralıkla nicelenmişse bu -127'ye, değilse -128'e ayarlanmalıdır.
rhsQuantizationMaxVal 'Rhs'de saklanan nicelenmiş verilerin maksimum değeri. Örneğin, 'Tin', 'qint8' ise bu, 127 olarak ayarlanmalıdır.
çıktıKuantizasyonMinVal 'Çıktı'da depolanan nicelenmiş verilerin minimum değeri. Örneğin, eğer 'Tout' 'qint8' ise, dar aralıkla nicelenmişse bu -127'ye, değilse -128'e ayarlanmalıdır.
çıktıKuantizasyonMaxVal 'Çıktı'da depolanan nicelenmiş verilerin maksimum değeri. Örneğin, 'Tout', 'qint8' ise bu, 127 olarak ayarlanmalıdır.
seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İadeler
  • ÜniformaQuantizedConvolution'ın yeni bir örneği

public static ÜniformaQuantizedConvolution.Options sizeNumbers (Dize sizeNumbers)

Parametreler
boyut Numaraları Evrişim işlemi için boyut bilgisinin yapısı. Boş bir dize (varsayılan) veya serileştirilmiş bir "tensorflow.UniformQuantizedConvolutionDimensionNumbersAttr" proto dizesi olmalıdır. Boş dize varsa, varsayılan değer `("NCHW", "OIHW", "NCHW")` olur (2B evrişim için).

public static ÜniformaQuantizedConvolution.OptionsexplicitPadding ( List<Long>explicitPadding)

Parametreler
açık Dolgu "Doldurma", "AÇIK"` ise, her bir "lhs" uzamsal boyutunun başlangıcındaki ve sonundaki açık dolguları gösteren bir liste olarak ayarlanmalıdır. Aksi takdirde bu boş olmalıdır.

(Kullanılırsa) `2 * (lhs uzamsal boyutların sayısı)` boyutunda bir liste olmalıdır; burada `(explicit_padding[2 * i],explicit_padding[2 * i + 1])` `(start_padding, end_padding)'i belirtir `/'uzamsal_boyutlar[i]'.

public static ÜniformaQuantizedConvolution.Options featureGroupCount (Uzun featureGroupCount)

Parametreler
featureGroupCount Özellik gruplarının sayısı. Gruplandırılmış evrişimler için kullanılır. Hem "lhs_feature" hem de "output_feature"ın böleni olmalıdır.

public static ÜniformaQuantizedConvolution.Options lhsDilation (Liste<Long> lhsDilation)

Parametreler
lhsDilatasyon 'Lhs'nin her bir uzamsal boyutuna uygulanacak genişleme faktörü. Boş bir liste (varsayılan) veya boyut listesi ('lhs' uzamsal boyutların sayısı) olmalıdır. Liste boşsa, her bir "lhs" uzamsal boyutu için genişleme 1'e ayarlanır.

public static ÜniformaQuantizedConvolution.Options lhsQuantizationAxis (Uzun lhsQuantizationAxis)

Parametreler
lhsKuantizasyon Ekseni Bu boyut boyunca dilimler için eksen başına nicelemenin uygulandığı tensörün boyut indeksini belirtir. -1 (varsayılan) olarak ayarlanırsa bu, tensör başına nicemlemeyi gösterir. 'Lhs' için yalnızca tensör başına nicemleme desteklenir. Bu nedenle -1 olarak ayarlanması gerekir. Diğer değerler OpKernel yapımında hataya neden olacaktır.

genel Çıkış <U> çıkışı ()

Çıkış nicemlenmiş tensör "Tout", "lhs" ve "rhs" ile aynı derecedir.

public static ÜniformaQuantizedConvolution.Options çıktıQuantizationAxis (Uzun çıktıQuantizationAxis)

Parametreler
çıktıKuantizasyon Ekseni Bu boyut boyunca dilimler için eksen başına nicelemenin uygulandığı tensörün boyut indeksini belirtir. -1 (varsayılan) olarak ayarlanırsa bu, tensör başına nicemlemeyi gösterir. "Çıkış" için, "output_feature_dimension" boyunca yalnızca tensör başına niceleme veya kanal başına niceleme desteklenir. Dolayısıyla bunun -1 veya "dimension_numbers.output_feature_dimension" olarak ayarlanması gerekir. Diğer değerler OpKernel yapımında hataya neden olacaktır.

public static ÜniformaQuantizedConvolution.Options rhsDilation (Liste<Long> rhsDilation)

Parametreler
rhsDilatasyon 'Rhs'nin her bir uzamsal boyutuna uygulanacak genişleme faktörü. Boş bir liste (varsayılan) veya boyut listesi ('rhs' uzamsal boyutlarının sayısı) olmalıdır. Liste boşsa, her bir "rhs" uzamsal boyutu için genişleme 1'e ayarlanır.

public static ÜniformaQuantizedConvolution.Options rhsQuantizationAxis (Uzun rhsQuantizationAxis)

Parametreler
rhsKuantizasyon Ekseni Bu boyut boyunca dilimler için eksen başına nicelemenin uygulandığı tensörün boyut indeksini belirtir. -1 (varsayılan) olarak ayarlanırsa bu, tensör başına nicemlemeyi gösterir. "Rhs" için, "kernel_output_feature_dimension" boyunca yalnızca tensör başına niceleme veya kanal başına niceleme desteklenir. Dolayısıyla bunun -1 veya `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension` olarak ayarlanması gerekir. Diğer değerler OpKernel yapımında hataya neden olacaktır.

public static ÜniformaQuantizedConvolution.Options windowStrides (List<Long> windowStrides)

Parametreler
pencereAdımlar 'Lhs'nin her bir uzamsal boyutu için kayan pencerenin adımı. Boş bir liste (varsayılan) veya boyut listesi (uzamsal boyutların sayısı) olmalıdır. Boş bir liste sağlanırsa her uzamsal boyut için adım 1'e ayarlanır.