UniformQuantizedConvolutionHybrid

float Tensor `lhs` と量子化 Tensor `rhs` のハイブリッド量子化畳み込みを実行します。

float `lhs` と量子化された `rhs` を指定すると、内部で `lhs` に対して量子化を実行し、その後、量子化された `lhs` および `rhs` に対して量子化された畳み込みを実行します。

`lhs` の内部量子化は、`Trhs` への量子化であり、ダイナミック レンジ、バッチごと (軸 `dimension_numbers.input_batch_dimension` に沿った軸ごと)、非対称、および狭範囲ではありません (範囲は [Trhs_MIN, Trhs_MAX]) 。

`lhs` と `rhs` は同じランクの Tensor でなければならず、次の形状条件を満たさなければなりません。 - 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 %batch_group_count == 0 - rhs_output_feature %バッチグループ数 == 0

`rhs` は量子化された Tensor である必要があり、そのデータ値は次の式を使用して量子化されます: quantized_data = Clip(original_data /scale + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val)。

float Tensor `lhs` と量子化 Tensor `rhs` のハイブリッド量子化畳み込みを実行します。

float `lhs` と量子化された `rhs` を指定すると、内部で `lhs` に対して量子化を実行し、その後、量子化された `lhs` および `rhs` に対して量子化された畳み込みを実行します。

`lhs` の内部量子化は、`Trhs` への量子化であり、ダイナミック レンジ、バッチごと (軸 `dimension_numbers.input_batch_dimension` に沿った軸ごと)、非対称、および狭範囲ではありません (範囲は [Trhs_MIN, Trhs_MAX]) 。

`lhs` と `rhs` は同じランクの Tensor でなければならず、次の形状条件を満たさなければなりません。 - 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 %batch_group_count == 0 - rhs_output_feature %バッチグループ数 == 0

`rhs` は量子化された Tensor である必要があり、そのデータ値は次の式を使用して量子化されます: quantized_data = Clip(original_data /scale + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val)。