सार्वजनिक अंतिम श्रेणी
परिमाणित टेन्सर `lhs` और परिमाणित टेंसर `rhs` का परिमाणित बिंदु `आउटपुट` बनाने के लिए निष्पादित करें।
परिमाणित `lhs` और परिमाणित `rhs` को देखते हुए, परिमाणित `आउटपुट` बनाने के लिए `lhs` और `rhs` पर परिमाणित बिंदु प्रदर्शित करता है। `lhs` और `rhs` 2D टेंसर होने चाहिए और lhs.dim_size(1) rhs.dim_size(0) से मेल खाना चाहिए। `lhs` और `rhs` को परिमाणित किया जाना चाहिए Tensor, जहां सूत्र का उपयोग करके डेटा मान की मात्रा निर्धारित की जाती है: quantized_data = क्लिप (ओरिजिनल_डेटा / स्केल + ज़ीरो_पॉइंट, quantization_min_val, quantization_max_val)। `आउटपुट` को भी उसी सूत्र का उपयोग करके परिमाणित किया जाता है। यदि `rhs` प्रति-टेंसर मात्राबद्ध है, तो `आउटपुट` भी प्रति-टेंसर मात्राबद्ध होना चाहिए।
नेस्टेड कक्षाएं
| कक्षा | UniformQuantizedDot.Options | UniformQuantizedDot के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <यू> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्टेटिक <यू, टी> यूनिफॉर्मक्वांटाइज्ड डॉट <यू> | क्रिएट ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> lhs , ऑपरेंड <T> rhs, ऑपरेंड <फ्लोट> lhsस्केल्स, ऑपरेंड <इंटीजर> lhsZeroPoints, ऑपरेंड <फ्लोट> rhsScales , ऑपरेंड <इंटीजर> rhsZeroPoints, ऑपरेंड <फ्लोट> आउटपुट > outputZeroPoints, Class<U> Tout, long lhsQuantizationMinVal, long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal, Options... Options ) एक नया UniformQuantizedDot ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि। |
| स्टेटिक यूनिफ़ॉर्मक्वांटाइज़्डडॉट.विकल्प | lhsQuantizationAxis (लंबी lhsQuantizationAxis) |
| आउटपुट <यू> | आउटपुट () टाउट का आउटपुट 2D टेंसर, जिसका आकार (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)) है। |
| स्टेटिक यूनिफ़ॉर्मक्वांटाइज़्डडॉट.विकल्प | outputQuantizationAxis (लंबी आउटपुटQuantizationAxis) |
| स्टेटिक यूनिफ़ॉर्मक्वांटाइज़्डडॉट.विकल्प | rhsQuantizationAxis (लंबी rhsQuantizationAxis) |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <U> आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक 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 UniformQuantizedDot <U> बनाएँ ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> lhs, ऑपरेंड <T> rhs, ऑपरेंड <Float> lhsScales, ऑपरेंड <Integer> lhsZeroPoints, ऑपरेंड <फ़्लोट> rhsScales, ऑपरेंड <इंटीजर> rhs < FloatPoints > आउटपुटस्केल्स, ऑपरेंड <इंटीजर> आउटपुटज़ीरोपॉइंट्स, क्लास <यू> टाउट, लॉन्ग lhsQuantizationMinVal, लॉन्ग lhsQuantizationMaxVal, लॉन्ग rhsQuantizationMinVal, लॉन्ग rhsQuantizationMaxVal, लॉन्ग आउटपुटQuantizationMinVal, लॉन्ग आउटपुटQuantizationMaxVal, विकल्प )
एक नया UniformQuantizedDot ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| एलएचएस | टिन का 2डी टेंसर होना चाहिए। |
| आरएचएस | टिन का 2डी टेंसर होना चाहिए। |
| एलएचएसस्केल्स | फ़्लोट मान (ओं) का उपयोग स्केल के रूप में किया जाता है, जब मूल डेटा को परिमाणित किया जाता है जो कि lhs का प्रतिनिधित्व करता है। एक अदिश टेंसर होना चाहिए (lhs केवल प्रति-टेंसर परिमाणीकरण का समर्थन करता है)। |
| lhsZeroPoints | lhs का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को परिमाणित करते समय int32 मान शून्य_बिंदु के रूप में उपयोग किया जाता है। lhs_scales के समान आकार की स्थिति। |
| rhsस्केल्स | फ्लोट वैल्यू (ओं) का उपयोग स्केल के रूप में किया जाता है जब मूल डेटा को परिमाणित किया जाता है जो कि rhs का प्रतिनिधित्व करता है। एक अदिश टेंसर (प्रति-टेंसर परिमाणीकरण) या आकार का 1D टेंसर (rhs.dim_size(1),) (प्रति-चैनल परिमाणीकरण) होना चाहिए। |
| rhsZeroPoints | rhs का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को परिमाणित करते समय int32 मान (मानों) को शून्य_बिंदु के रूप में उपयोग किया जाता है। rhs_scales के समान आकार की स्थिति। |
| आउटपुटस्केल्स | आउटपुट का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को मापते समय स्केल के रूप में उपयोग करने के लिए फ्लोट वैल्यू। एक स्केलर टेंसर (प्रति-टेंसर परिमाणीकरण) या आकार का 1D टेंसर (output.dim_size(1),) (प्रति-चैनल परिमाणीकरण) होना चाहिए। यदि rhs प्रति-टेंसर मात्राबद्ध है, तो आउटपुट भी प्रति-टेंसर मात्राबद्ध होना चाहिए। इसका मतलब यह है कि अगर rhs_scales और rhs_zero_points स्केलर टेंसर हैं, तो output_scales और output_zero_points भी स्केलर टेंसर होने चाहिए। |
| आउटपुटज़ीरोपॉइंट्स | आउटपुट का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को मापते समय int32 मान शून्य_पॉइंट के रूप में उपयोग किया जाता है। rhs_scales के समान आकार की स्थिति। |
| टाउट | आउटपुट टेंसर का प्रकार। |
| lhsमात्राकरणMinVal | एलएचएस में संग्रहीत मात्रात्मक डेटा का न्यूनतम मूल्य। उदाहरण के लिए, यदि टिन qint8 है, तो इसे -127 पर सेट किया जाना चाहिए यदि संकीर्ण सीमा मात्राबद्ध है या -128 यदि नहीं है। |
| lhsQuantizationMaxVal | परिमाणित डेटा का अधिकतम मान rhs में संग्रहीत है। उदाहरण के लिए, यदि टिन qint8 है, तो इसे 127 पर सेट किया जाना चाहिए। |
| rhsमात्राकरणMinVal | 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 श्रेणी मात्राबद्ध है या -128 यदि नहीं है। |
| rhsQuantizationMaxVal | परिमाणित डेटा का अधिकतम मान rhs में संग्रहीत है। उदाहरण के लिए, यदि Trhs qint8 है, तो इसे 127 पर सेट किया जाना चाहिए। |
| आउटपुट क्वांटिज़ेशनमिनवैल | आउटपुट में संग्रहीत परिमाणित डेटा का न्यूनतम मान। उदाहरण के लिए, यदि टाउट qint8 है, तो इसे -127 पर सेट किया जाना चाहिए यदि संकीर्ण सीमा मात्राबद्ध है या -128 यदि नहीं है। |
| आउटपुट क्वांटिज़ेशनमैक्सवैल | आउटपुट में संग्रहीत मात्रात्मक डेटा का अधिकतम मूल्य। उदाहरण के लिए, यदि टाउट qint8 है, तो इसे 127 पर सेट किया जाना चाहिए। |
| विकल्प | वैकल्पिक विशेषता मान रखता है |
रिटर्न
- UniformQuantizedDot का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedDot.Options lhsQuantizationAxis (लंबी lhsQuantizationAxis)
मापदंडों
| एलएचएसक्वांटिज़ेशनएक्सिस | 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। डॉट ऑप lhs के लिए, केवल प्रति-टेंसर परिमाणीकरण समर्थित है। इस प्रकार, इस विशेषता को -1 पर सेट किया जाना चाहिए। अन्य मान अस्वीकार कर दिए गए हैं। |
|---|
सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट ()
टाउट का आउटपुट 2D टेंसर, जिसका आकार (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)) है।
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedDot.Options outputQuantizationAxis (Long outputQuantizationAxis)
मापदंडों
| आउटपुट क्वांटिज़ेशनएक्सिस | 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। डॉट ऑप आउटपुट के लिए, केवल प्रति-टेंसर परिमाणीकरण या आयाम 1 के साथ प्रति-चैनल परिमाणीकरण समर्थित है। इस प्रकार, इस विशेषता को -1 या 1 पर सेट किया जाना चाहिए। अन्य मान अस्वीकार कर दिए गए हैं। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedDot.Options rhsQuantizationAxis (लंबे rhsQuantizationAxis)
मापदंडों
| rhs परिमाणीकरण अक्ष | 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। डॉट op rhs के लिए, केवल प्रति-टेंसर परिमाणीकरण या आयाम 1 के साथ प्रति-चैनल परिमाणीकरण समर्थित है। इस प्रकार, इस विशेषता को -1 या 1 पर सेट किया जाना चाहिए। अन्य मान अस्वीकार कर दिए गए हैं। |
|---|