फ्लोट टेन्सर `एलएचएस` और क्वांटाइज्ड टेन्सर `आरएचएस` का हाइब्रिड क्वांटाइज्ड कनवल्शन निष्पादित करें।
फ्लोट `lhs` और परिमाणित `rhs` को देखते हुए, आंतरिक रूप से `lhs` पर परिमाणीकरण करता है, और फिर परिमाणित `lhs` और `rhs` पर परिमाणित कनवल्शन करता है।
`lhs` पर आंतरिक परिमाणीकरण `Trhs` का परिमाणीकरण है, गतिशील रेंज, प्रति-बैच (अक्ष `dimension_numbers.input_batch_dimension` के साथ प्रति-अक्ष), असममित, और संकीर्ण सीमा नहीं (सीमा [Trhs_MIN, Trhs_MAX] है) .
`lhs` और `rhs` को समान रैंक का टेंसर होना चाहिए, और निम्नलिखित आकार शर्तों को पूरा करना चाहिए। - एलएचएस_फीचर % फीचर_ग्रुप_काउंट == 0 - एलएचएस_फीचर % आरएचएस_इनपुट_फीचर == 0 - एलएचएस_फीचर / फीचर_ग्रुप_काउंट == आरएचएस_इनपुट_फीचर - आरएचएस_आउटपुट_फीचर % फीचर_ग्रुप_काउंट == 0 - एलएचएस_बैच % बैच_ग्रुप_काउंट == 0 - आरएचएस_आउटपुट_फीचर % बैच_ग्रुप_काउंट == 0
`rhs` को टेंसर द्वारा परिमाणित किया जाना चाहिए, जहां इसके डेटा मान को सूत्र का उपयोग करके परिमाणित किया जाता है: quantized_data = clip(original_data/scale + Zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val)।
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | UniformQuantizedConvolutionHybrid के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <वी> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | बैचग्रुपकाउंट (लंबा बैचग्रुपकाउंट) |
| स्थिर <V संख्या बढ़ाता है, T संख्या बढ़ाता है, U> UniformQuantizedConvolutionHybrid <V> | बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> lhs, ऑपरेंड <U> rhs, ऑपरेंड <फ्लोट> rhsस्केल्स, ऑपरेंड <Integer> rhsZeroPoints, क्लास<V> टाउट, स्ट्रिंग पैडिंग, लॉन्ग rhsQuantizationMinVal, लॉन्ग rhsQuantizationMaxVal, विकल्प... विकल्प) एक नए UniformQuantizedConvolutionHybrid ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि। |
| स्थिर UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | आयामनंबर (स्ट्रिंग आयामनंबर) |
| स्थिर UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | स्पष्टपैडिंग (सूची<लंबा> स्पष्टपैडिंग) |
| स्थिर UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | फीचरग्रुपकाउंट (लंबा फीचरग्रुपकाउंट) |
| स्थिर UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | lhsDilation (सूची<लंबा> lhsDilation) |
| आउटपुट <वी> | आउटपुट () `टाउट` का आउटपुट टेंसर, `एलएचएस` और `आरएचएस` के समान रैंक। |
| स्थिर UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | rhsDilation (सूची<लंबा> rhsDilation) |
| स्थिर UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | rhsQuantizationAxis (लंबा rhsQuantizationAxis) |
| स्थिर UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | विंडोस्ट्राइड्स (सूची<लंबी> विंडोस्ट्राइड्स) |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <V> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options बैचग्रुपकाउंट (लंबा बैचग्रुपकाउंट)
पैरामीटर
| बैचग्रुपकाउंट | बैच समूहों की संख्या. समूहीकृत फ़िल्टर के लिए उपयोग किया जाता है. आउटपुट_फ़ीचर का भाजक होना चाहिए. |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid <V> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> lhs, ऑपरेंड <U> rhs, ऑपरेंड <फ्लोट> rhsस्केल्स, ऑपरेंड <Integer> rhsZeroPoints, क्लास<V> टाउट, स्ट्रिंग पैडिंग, लॉन्ग rhsQuantizationMinVal, लॉन्ग rhsQuantizationMaxVal, विकल्प... विकल्प)
एक नए UniformQuantizedConvolutionHybrid ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| एलएचएस | `Tlhs` का एक गैर-परिमाणित टेन्सर होना चाहिए, रैंक >=3। |
| आरएचएस | `Trhs` का परिमाणित टेंसर होना चाहिए, `lhs` के समान रैंक। |
| rhsस्केल्स | 'आरएचएस' का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को परिमाणित करते समय फ्लोट वैल्यू का उपयोग स्केल कारकों के रूप में किया जाता है। प्रति-टेंसर परिमाणीकरण के लिए एक अदिश टेन्सर होना चाहिए, या प्रति-चैनल परिमाणीकरण के लिए `rhs.dim_size(kernel_output_feature_dimension)` आकार का 1D टेन्सर होना चाहिए। |
| rhsZeroPoints | `rhs` का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को परिमाणित करते समय int32 मान का उपयोग शून्य_बिंदु के रूप में किया जाता है। `rhs_scales` के समान आकार की स्थिति। |
| टाउट | आउटपुट टेंसर का प्रकार। |
| गद्दी | स्ट्रिंग से: `"समान"`, `"मान्य"`, या `"स्पष्ट"`, उपयोग करने के लिए पैडिंग एल्गोरिदम के प्रकार को दर्शाता है। |
| rhsQuantizationMinVal | `rhs` में संग्रहीत परिमाणित डेटा का न्यूनतम मान। उदाहरण के लिए, यदि `Trhs` qint8 है, तो इसे -127 पर सेट किया जाना चाहिए यदि संकीर्ण सीमा परिमाणित है या -128 यदि नहीं। |
| rhsQuantizationMaxVal | `rhs` में संग्रहीत परिमाणित डेटा का अधिकतम मान। उदाहरण के लिए, यदि `Trhs` qint8 है, तो इसे 127 पर सेट किया जाना चाहिए। |
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- UniformQuantizedConvolutionHybrid का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options आयामनंबर (स्ट्रिंग आयामनंबर)
पैरामीटर
| आयामनंबर | कनवल्शन ऑप के लिए आयाम जानकारी की संरचना। एक खाली स्ट्रिंग (डिफ़ॉल्ट) या Tensorflow.UniformQuantizedConvolutionआयामNumbersAttr प्रोटो की एक क्रमबद्ध स्ट्रिंग होनी चाहिए। यदि स्ट्रिंग खाली है, तो डिफ़ॉल्ट `("NCHW", "OIHW", "NCHW")` है (2D कनवल्शन के लिए)। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options स्पष्टपैडिंग (सूची<लंबी> स्पष्टपैडिंग)
पैरामीटर
| स्पष्टपैडिंग | यदि `पैडिंग` एटीआर ``स्पष्ट'' है, तो इसे प्रत्येक एलएचएस स्थानिक आयाम के प्रारंभ और अंत में स्पष्ट पैडिंग को इंगित करने वाली एक सूची के रूप में सेट किया जाना चाहिए। अन्यथा, यह Attr खाली होना चाहिए। (यदि उपयोग किया जाता है,) आकार 2 * (एलएचएस स्थानिक आयामों की संख्या) की एक सूची होनी चाहिए, जहां (स्पष्ट_पैडिंग[2 * i], स्पष्ट_पैडिंग[2 * i + 1]) स्थानिक_आयामों[i] (स्टार्ट_पैडिंग, एंड_पैडिंग) को इंगित करता है। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options फीचरग्रुपकाउंट (लंबा फीचरग्रुपकाउंट)
पैरामीटर
| फीचरग्रुपकाउंट | फ़ीचर समूहों की संख्या. समूहीकृत संकल्पों के लिए उपयोग किया जाता है। lhs_feature और आउटपुट_feature दोनों का विभाजक होना चाहिए। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options lhsDilation (सूची<लंबा> lhsDilation)
पैरामीटर
| lhsफैलाव | `एलएचएस` के प्रत्येक स्थानिक आयाम में लागू किया जाने वाला फैलाव कारक। एक खाली सूची (डिफ़ॉल्ट) या आकार की एक सूची (एलएचएस स्थानिक आयामों की संख्या) होनी चाहिए। यदि सूची खाली है, तो प्रत्येक एलएचएस स्थानिक आयाम के लिए फैलाव 1 पर सेट है। |
|---|
सार्वजनिक आउटपुट <V> आउटपुट ()
`टाउट` का आउटपुट टेंसर, `एलएचएस` और `आरएचएस` के समान रैंक। आउटपुट डेटा गैर-मात्राबद्ध आउटपुट डेटा है।
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options rhsDilation (सूची<लंबी> rhsDilation)
पैरामीटर
| rhsDilation | `rhs` के प्रत्येक स्थानिक आयाम में लागू किया जाने वाला फैलाव कारक। एक खाली सूची (डिफ़ॉल्ट) या आकार की एक सूची (आरएचएस स्थानिक आयामों की संख्या) होनी चाहिए। यदि सूची खाली है, तो प्रत्येक आरएचएस स्थानिक आयाम के लिए फैलाव 1 पर सेट है। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options rhsQuantizationAxis (लंबा rhsQuantizationAxis)
पैरामीटर
| rhsQuantizationAxis | टेंसर के आयाम सूचकांक को इंगित करता है जहां उस आयाम के साथ स्लाइस के लिए प्रति-अक्ष परिमाणीकरण लागू किया जाता है। यदि -1 (डिफ़ॉल्ट) पर सेट किया जाता है, तो यह प्रति-टेंसर परिमाणीकरण को इंगित करता है। `आरएचएस` के लिए, केवल कर्नेल_आउटपुट_फीचर_डाइमेंशन के साथ प्रति-टेंसर परिमाणीकरण या प्रति-चैनल परिमाणीकरण समर्थित है। इस प्रकार, यह विशेषता -1 या `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension` पर सेट होनी चाहिए। अन्य मान OpKernel निर्माण में त्रुटि उत्पन्न करेंगे। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options windowStrides (सूची<लंबी> windowStrides)
पैरामीटर
| windowStrides | `एलएचएस` के प्रत्येक स्थानिक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो की प्रगति। एक खाली सूची (डिफ़ॉल्ट) या आकार की एक सूची (स्थानिक आयामों की संख्या) होनी चाहिए। यदि एक खाली सूची प्रदान की जाती है, तो प्रत्येक स्थानिक आयाम के लिए स्ट्राइड 1 पर सेट किया जाता है। |
|---|
फ्लोट टेन्सर `एलएचएस` और क्वांटाइज्ड टेन्सर `आरएचएस` का हाइब्रिड क्वांटाइज्ड कनवल्शन निष्पादित करें।
फ्लोट `lhs` और परिमाणित `rhs` को देखते हुए, आंतरिक रूप से `lhs` पर परिमाणीकरण करता है, और फिर परिमाणित `lhs` और `rhs` पर परिमाणित कनवल्शन करता है।
`lhs` पर आंतरिक परिमाणीकरण `Trhs` का परिमाणीकरण है, गतिशील रेंज, प्रति-बैच (अक्ष `dimension_numbers.input_batch_dimension` के साथ प्रति-अक्ष), असममित, और संकीर्ण सीमा नहीं (सीमा [Trhs_MIN, Trhs_MAX] है) .
`lhs` और `rhs` को समान रैंक का टेंसर होना चाहिए, और निम्नलिखित आकार शर्तों को पूरा करना चाहिए। - एलएचएस_फीचर % फीचर_ग्रुप_काउंट == 0 - एलएचएस_फीचर % आरएचएस_इनपुट_फीचर == 0 - एलएचएस_फीचर / फीचर_ग्रुप_काउंट == आरएचएस_इनपुट_फीचर - आरएचएस_आउटपुट_फीचर % फीचर_ग्रुप_काउंट == 0 - एलएचएस_बैच % बैच_ग्रुप_काउंट == 0 - आरएचएस_आउटपुट_फीचर % बैच_ग्रुप_काउंट == 0
`rhs` को टेंसर द्वारा परिमाणित किया जाना चाहिए, जहां इसके डेटा मान को सूत्र का उपयोग करके परिमाणित किया जाता है: quantized_data = clip(original_data/scale + Zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val)।
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | UniformQuantizedConvolutionHybrid के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <वी> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | बैचग्रुपकाउंट (लंबा बैचग्रुपकाउंट) |
| स्थिर <V संख्या बढ़ाता है, T संख्या बढ़ाता है, U> UniformQuantizedConvolutionHybrid <V> | बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> lhs, ऑपरेंड <U> rhs, ऑपरेंड <फ्लोट> rhsस्केल्स, ऑपरेंड <Integer> rhsZeroPoints, क्लास<V> टाउट, स्ट्रिंग पैडिंग, लॉन्ग rhsQuantizationMinVal, लॉन्ग rhsQuantizationMaxVal, विकल्प... विकल्प) एक नए UniformQuantizedConvolutionHybrid ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि। |
| स्थिर UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | आयामनंबर (स्ट्रिंग आयामनंबर) |
| स्थिर UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | स्पष्टपैडिंग (सूची<लंबा> स्पष्टपैडिंग) |
| स्थिर UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | फीचरग्रुपकाउंट (लंबा फीचरग्रुपकाउंट) |
| स्थिर UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | lhsDilation (सूची<लंबा> lhsDilation) |
| आउटपुट <वी> | आउटपुट () `टाउट` का आउटपुट टेंसर, `एलएचएस` और `आरएचएस` के समान रैंक। |
| स्थिर UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | rhsDilation (सूची<लंबा> rhsDilation) |
| स्थिर UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | rhsQuantizationAxis (लंबा rhsQuantizationAxis) |
| स्थिर UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | विंडोस्ट्राइड्स (सूची<लंबी> विंडोस्ट्राइड्स) |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <V> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options बैचग्रुपकाउंट (लंबा बैचग्रुपकाउंट)
पैरामीटर
| बैचग्रुपकाउंट | बैच समूहों की संख्या. समूहीकृत फ़िल्टर के लिए उपयोग किया जाता है. आउटपुट_फ़ीचर का भाजक होना चाहिए. |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid <V> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> lhs, ऑपरेंड <U> rhs, ऑपरेंड <फ्लोट> rhsस्केल्स, ऑपरेंड <Integer> rhsZeroPoints, क्लास<V> टाउट, स्ट्रिंग पैडिंग, लॉन्ग rhsQuantizationMinVal, लॉन्ग rhsQuantizationMaxVal, विकल्प... विकल्प)
एक नए UniformQuantizedConvolutionHybrid ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| एलएचएस | `Tlhs` का एक गैर-परिमाणित टेन्सर होना चाहिए, रैंक >=3। |
| आरएचएस | `Trhs` का परिमाणित टेंसर होना चाहिए, `lhs` के समान रैंक। |
| rhsस्केल्स | 'आरएचएस' का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को परिमाणित करते समय फ्लोट वैल्यू का उपयोग स्केल कारकों के रूप में किया जाता है। प्रति-टेंसर परिमाणीकरण के लिए एक अदिश टेन्सर होना चाहिए, या प्रति-चैनल परिमाणीकरण के लिए `rhs.dim_size(kernel_output_feature_dimension)` आकार का 1D टेन्सर होना चाहिए। |
| rhsZeroPoints | `rhs` का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को परिमाणित करते समय int32 मान का उपयोग शून्य_बिंदु के रूप में किया जाता है। `rhs_scales` के समान आकार की स्थिति। |
| टाउट | आउटपुट टेंसर का प्रकार। |
| गद्दी | स्ट्रिंग से: `"समान"`, `"मान्य"`, या `"स्पष्ट"`, उपयोग करने के लिए पैडिंग एल्गोरिदम के प्रकार को दर्शाता है। |
| rhsQuantizationMinVal | `rhs` में संग्रहीत परिमाणित डेटा का न्यूनतम मान। उदाहरण के लिए, यदि `Trhs` qint8 है, तो इसे -127 पर सेट किया जाना चाहिए यदि संकीर्ण सीमा परिमाणित है या -128 यदि नहीं। |
| rhsQuantizationMaxVal | `rhs` में संग्रहीत परिमाणित डेटा का अधिकतम मान। उदाहरण के लिए, यदि `Trhs` qint8 है, तो इसे 127 पर सेट किया जाना चाहिए। |
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- UniformQuantizedConvolutionHybrid का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options आयामनंबर (स्ट्रिंग आयामनंबर)
पैरामीटर
| आयामनंबर | कनवल्शन ऑप के लिए आयाम जानकारी की संरचना। एक खाली स्ट्रिंग (डिफ़ॉल्ट) या Tensorflow.UniformQuantizedConvolutionआयामNumbersAttr प्रोटो की एक क्रमबद्ध स्ट्रिंग होनी चाहिए। यदि स्ट्रिंग खाली है, तो डिफ़ॉल्ट `("NCHW", "OIHW", "NCHW")` है (2D कनवल्शन के लिए)। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options स्पष्टपैडिंग (सूची<लंबी> स्पष्टपैडिंग)
पैरामीटर
| स्पष्टपैडिंग | यदि `पैडिंग` एटीआर ``स्पष्ट'' है, तो इसे प्रत्येक एलएचएस स्थानिक आयाम के प्रारंभ और अंत में स्पष्ट पैडिंग को इंगित करने वाली एक सूची के रूप में सेट किया जाना चाहिए। अन्यथा, यह Attr खाली होना चाहिए। (यदि उपयोग किया जाता है,) आकार 2 * (एलएचएस स्थानिक आयामों की संख्या) की एक सूची होनी चाहिए, जहां (स्पष्ट_पैडिंग[2 * i], स्पष्ट_पैडिंग[2 * i + 1]) स्थानिक_आयामों[i] (स्टार्ट_पैडिंग, एंड_पैडिंग) को इंगित करता है। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options फीचरग्रुपकाउंट (लंबा फीचरग्रुपकाउंट)
पैरामीटर
| फीचरग्रुपकाउंट | फ़ीचर समूहों की संख्या. समूहीकृत संकल्पों के लिए उपयोग किया जाता है। lhs_feature और आउटपुट_feature दोनों का विभाजक होना चाहिए। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options lhsDilation (सूची<लंबा> lhsDilation)
पैरामीटर
| lhsफैलाव | `एलएचएस` के प्रत्येक स्थानिक आयाम में लागू किया जाने वाला फैलाव कारक। एक खाली सूची (डिफ़ॉल्ट) या आकार की एक सूची (एलएचएस स्थानिक आयामों की संख्या) होनी चाहिए। यदि सूची खाली है, तो प्रत्येक एलएचएस स्थानिक आयाम के लिए फैलाव 1 पर सेट है। |
|---|
सार्वजनिक आउटपुट <V> आउटपुट ()
`टाउट` का आउटपुट टेंसर, `एलएचएस` और `आरएचएस` के समान रैंक। आउटपुट डेटा गैर-मात्राबद्ध आउटपुट डेटा है।
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options rhsDilation (सूची<लंबी> rhsDilation)
पैरामीटर
| rhsDilation | `rhs` के प्रत्येक स्थानिक आयाम में लागू किया जाने वाला फैलाव कारक। एक खाली सूची (डिफ़ॉल्ट) या आकार की एक सूची (आरएचएस स्थानिक आयामों की संख्या) होनी चाहिए। यदि सूची खाली है, तो प्रत्येक आरएचएस स्थानिक आयाम के लिए फैलाव 1 पर सेट है। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options rhsQuantizationAxis (लंबा rhsQuantizationAxis)
पैरामीटर
| rhsQuantizationAxis | टेंसर के आयाम सूचकांक को इंगित करता है जहां उस आयाम के साथ स्लाइस के लिए प्रति-अक्ष परिमाणीकरण लागू किया जाता है। यदि -1 (डिफ़ॉल्ट) पर सेट किया जाता है, तो यह प्रति-टेंसर परिमाणीकरण को इंगित करता है। `आरएचएस` के लिए, केवल कर्नेल_आउटपुट_फीचर_डाइमेंशन के साथ प्रति-टेंसर परिमाणीकरण या प्रति-चैनल परिमाणीकरण समर्थित है। इस प्रकार, यह विशेषता -1 या `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension` पर सेट होनी चाहिए। अन्य मान OpKernel निर्माण में त्रुटि उत्पन्न करेंगे। |
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सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options windowStrides (सूची<लंबी> windowStrides)
पैरामीटर
| windowStrides | `एलएचएस` के प्रत्येक स्थानिक आयाम के लिए स्लाइडिंग विंडो की प्रगति। एक खाली सूची (डिफ़ॉल्ट) या आकार की एक सूची (स्थानिक आयामों की संख्या) होनी चाहिए। यदि एक खाली सूची प्रदान की जाती है, तो प्रत्येक स्थानिक आयाम के लिए स्ट्राइड 1 पर सेट किया जाता है। |
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