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UniformQuantizedConvolutionHybrid

clase final pública UniformQuantizedConvolutionHybrid

Realice una convolución cuantificada híbrida del tensor flotante `lhs` y el tensor cuantificado `rhs`.

Dado el `lhs` flotante y el `rhs` cuantificado, internamente realiza la cuantificación en `lhs` y luego realiza la convolución cuantificada en `lhs` y `rhs` cuantificados.

La cuantificación interna en `lhs` es una cuantificación a `Trhs`, rango dinámico, por lote (por eje a lo largo del eje `dimension_numbers.input_batch_dimension`), asimétrico y no de rango estrecho (el rango es [Trhs_MIN, Trhs_MAX]) .

`lhs` y `rhs` deben ser tensores del mismo rango y cumplir las siguientes condiciones de forma. - lhs_feature % feature_group_count == 0 - lhs_feature % rhs_input_feature == 0 - lhs_feature / feature_group_count == rhs_input_feature - rhs_output_feature % feature_group_count == 0 - lhs_batch % lote_group_count == 0 - rhs_output_feature % lote_group_count == 0

`rhs` debe ser un tensor cuantificado, donde su valor de datos se cuantifica usando la fórmula: datos_cuantizados = clip(datos_originales / escala + punto_cero, val_min_cuantización, val_max_cuantización).

Clases anidadas

clase UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options Atributos opcionales para UniformQuantizedConvolutionHybrid

Métodos públicos

Salida <V>	como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Estático UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	BatchGroupCount (BatchGroupCount largo)
estático <V extiende el número, T extiende el número, U> UniformQuantizedConvolutionHybrid <V>	crear ( alcance alcance , Operando <T> lhs, Operando <U> rhs, Operando <Float> rhsScales, Operando <Integer> rhsZeroPoints, Class<V> Tout, String padding, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación UniformQuantizedConvolutionHybrid.
Estático UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	dimensionNumbers (Dimensión de cadenaNumbers)
Estático UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	explícitoPadding (Lista<Long> explícitoPadding)
Estático UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	featureGroupCount (cuenta de grupo de características larga)
Estático UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	lhsDilation (Lista<Long> lhsDilation)
Salida <V>	producción () El tensor de salida de "Tout", el mismo rango que "lhs" y "rhs".
Estático UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	rhsDilation (Lista<Long> rhsDilation)
Estático UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	rhsQuantizationAxis (rhsQuantizationAxis largo)
Estático UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	windowStrides (Lista<Largo> windowStrides)

Métodos heredados

De la clase org.tensorflow.op.PrimitiveOp

booleano final	es igual (Objeto obj)
entero final	código hash ()
Operación	operación () Devuelve la `Operation` subyacente
cadena final	Encadenar ()

De la clase java.lang.Object

booleano	es igual (Objeto arg0)
Clase final<?>	obtenerclase ()
En t	código hash ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notificar a todos ()
Cadena	Encadenar ()
vacío final	esperar (arg0 largo, int arg1)
vacío final	espera (arg0 largo)
vacío final	esperar ()

Desde la interfaz org.tensorflow.Operand

Salida abstracta <V extiende el número>

como salida ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Métodos públicos

Salida pública <V> 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.

público estático UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options BatchGroupCount (Long BatchGroupCount)

Parámetros

loteGrupoRecuento	El número de grupos de lotes. Se utiliza para filtros agrupados. Debe ser un divisor de output_feature.

público estático UniformQuantizedConvolutionHybrid <V> crear ( Alcance alcance, Operando <T> lhs, Operando <U> rhs, Operando <Float> rhsScales, Operando <Integer> rhsZeroPoints, Clase<V> Tout, relleno de cadena, rhsQuantizationMinVal largo, rhsQuantizationMaxVal largo, Opciones... opciones)

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

Parámetros

alcance	alcance actual
lhs	Debe ser un tensor no cuantificado de `Tlhs`, rango >= 3.
derecho	Debe ser un tensor cuantificado de "Trhs", del mismo rango que "lhs".
rhsEscalas	Los valores flotantes utilizados como factores de escala al cuantificar los datos originales que representa "rhs". Debe ser un tensor escalar para la cuantización por tensor, o un tensor 1D de tamaño `rhs.dim_size(kernel_output_feature_dimension)`, para la cuantización por canal.
rhsCeroPuntos	Los valores int32 utilizados como punto_cero al cuantificar los datos originales que representa "rhs". Misma condición de forma que `rhs_scales`.
Revendedor	El tipo de tensor de salida.
relleno	cadena de: `"SAME"`, `"VALID"` o `"EXPLICIT"`, que indica el tipo de algoritmo de relleno a utilizar.
rhsCuantizaciónMinVal	El valor mínimo de los datos cuantificados almacenados en "rhs". Por ejemplo, si `Trhs` 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 `Trhs` es qint8, debe establecerse en 127.
opciones	lleva valores de atributos opcionales

Devoluciones

una nueva instancia de UniformQuantizedConvolutionHybrid

público estático UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options dimensionNumbers (String dimensionNumbers)

Parámetros

dimensiónNúmeros	Estructura de la información de dimensiones para la operación de convolución. Debe ser una cadena vacía (predeterminada) o una cadena serializada del proto tensorflow.UniformQuantizedConvolutionDimensionNumbersAttr. Si la cadena está vacía, el valor predeterminado es `("NCHW", "OIHW", "NCHW")` (para una convolución 2D).

público estático UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options explicitPadding (List<Long> explicitPadding)

Parámetros

explícitoRelleno	Si el atributo `padding` es `"EXPLICIT"`, debe establecerse como una lista que indique los rellenos explícitos al inicio y al final de cada dimensión espacial izquierda. De lo contrario, este atributo debe estar vacío. (Si se usa,) Debe ser una lista de tamaño 2 * (número de dimensiones espaciales izquierdas), donde (explicit_padding[2 * i], explicit_padding[2 * i + 1]) indica dimensiones_espaciales[i] (start_padding, end_padding).

explícitoRelleno

Si el atributo `padding` es `"EXPLICIT"`, debe establecerse como una lista que indique los rellenos explícitos al inicio y al final de cada dimensión espacial izquierda. De lo contrario, este atributo debe estar vacío.

(Si se usa,) Debe ser una lista de tamaño 2 * (número de dimensiones espaciales izquierdas), donde (explicit_padding[2 * i], explicit_padding[2 * i + 1]) indica dimensiones_espaciales[i] (start_padding, end_padding).

público estático UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options featureGroupCount (Long featureGroupCount)

Parámetros

característicaGrupoRecuento	El número de grupos de características. Se utiliza para convoluciones agrupadas. Debe ser un divisor tanto de lhs_feature como de output_feature.

público estático UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options lhsDilation (List<Long> lhsDilation)

Parámetros

lhsDilatación	El factor de dilatación a aplicar en cada dimensión espacial de `lhs`. Debe ser una lista vacía (predeterminada) o una lista de tamaño (número de dimensiones espaciales izquierdas). Si la lista está vacía, la dilatación de cada dimensión espacial izquierda se establece en 1.

Salida pública <V> salida ()

El tensor de salida de "Tout", el mismo rango que "lhs" y "rhs". Los datos de salida son los datos de salida no cuantificados.

pública estática UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options rhsDilation (List<Long> rhsDilation)

Parámetros

rhsDilatación	El factor de dilatación a aplicar en cada dimensión espacial de `rhs`. Debe ser una lista vacía (predeterminada) o una lista de tamaño (número de dimensiones espaciales derechas). Si la lista está vacía, la dilatación de cada dimensión espacial rhs se establece en 1.

público estático UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options rhsQuantizationAxis (Long 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), 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, este atributo debe establecerse en -1 o `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension`. Otros valores generarán errores en la construcción de OpKernel.

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), 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, este atributo debe establecerse en -1 o `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension`. Otros valores generarán errores en la construcción de OpKernel.

público estático UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options windowStrides (List<Long> windowStrides)

Parámetros

ventanazancadas	El paso de la ventana corredera para cada dimensión espacial de `lhs`. Debe ser una lista vacía (predeterminada) o una lista de tamaño (número de dimensiones espaciales). Si se proporciona una lista vacía, el paso para cada dimensión espacial se establece en 1.