UniformQuantizedDot

सार्वजनिक अंतिम वर्ग UniformQuantizedDot

परिमाणित `आउटपुट' बनाने के लिए परिमाणित टेंसर `एलएचएस` और परिमाणित टेंसर `आरएचएस` का परिमाणित बिंदु निष्पादित करें।

परिमाणित `lhs` और परिमाणित `rhs` को देखते हुए, परिमाणित `आउटपुट` बनाने के लिए `lhs` और `rhs` पर परिमाणित डॉट निष्पादित करता है। `lhs` और `rhs` 2D टेंसर होने चाहिए और lhs.dim_size(1) को rhs.dim_size(0) से मेल खाना चाहिए। `एलएचएस` और `आरएचएस` को टेंसर द्वारा परिमाणित किया जाना चाहिए, जहां डेटा मान को सूत्र का उपयोग करके परिमाणित किया जाता है: क्वांटाइज्ड_डेटा = क्लिप (मूल_डेटा / स्केल + शून्य_पॉइंट, क्वांटाइजेशन_मिन_वैल, क्वांटाइजेशन_मैक्स_वैल)। `आउटपुट` को भी उसी सूत्र का उपयोग करके परिमाणित किया जाता है। यदि `rhs` प्रति-टेंसर परिमाणित है, तो `आउटपुट` भी प्रति-टेंसर परिमाणित होना चाहिए।

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा UniformQuantizedDot.विकल्प UniformQuantizedDot के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <यू>
आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर <यू, टी> यूनिफॉर्मक्वांटाइज्डडॉट <यू>
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> lhs, ऑपरेंड <T> rhs, ऑपरेंड <फ्लोट> lhsस्केल्स, ऑपरेंड <Integer> lhsZeroPoints, ऑपरेंड <फ्लोट> rhsस्केल्स, ऑपरेंड <Integer> rhsZeroPoints, ऑपरेंड <फ्लोट> आउटपुटस्केल्स, ऑपरेंड <इंटेगर > आउटपुटज़ीरोप्वाइंट, क्लास<यू> टाउट, लंबा एलएचएसक्वांटाइजेशनमिनवैल, लंबा एलएचएसक्वांटाइजेशनमैक्सवैल, लंबा आरएचएसक्वांटाइजेशनमिनवैल, लंबा आरएचएसक्वांटाइजेशनमैक्सवैल, लंबा आउटपुटक्वांटाइजेशनमिनवैल, लंबा आउटपुटक्वांटाइजेशनमैक्सवैल, विकल्प... विकल्प)
एक नए UniformQuantizedDot ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्थिर UniformQuantizedDot.Options
lhsQuantizationAxis (लंबा lhsQuantizationAxis)
आउटपुट <यू>
आउटपुट ()
टाउट का आउटपुट 2डी टेंसर, जिसका आकार (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)) है।
स्थिर UniformQuantizedDot.Options
आउटपुटक्वांटाइजेशनएक्सिस (लंबा आउटपुटक्वांटाइजेशनएक्सिस)
स्थिर UniformQuantizedDot.Options
rhsQuantizationAxis (लंबा rhsQuantizationAxis)

विरासत में मिली विधियाँ

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट के रूप में ()

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 UniformQuantizedDot <U> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> lhs, ऑपरेंड <T> rhs, ऑपरेंड <फ्लोट> lhsस्केल्स, ऑपरेंड <Integer> lhsZeroPoints, ऑपरेंड <फ्लोट> rhsस्केल्स, ऑपरेंड <Integer> rhsZeroPoints, ऑपरेंड <फ्लोट > आउटपुटस्केल, ऑपरेंड <पूर्णांक> आउटपुटज़ीरोप्वाइंट, क्लास<यू> टाउट, लंबा एलएचएसक्वांटाइजेशनमिनवैल, लंबा एलएचएसक्वांटाइजेशनमैक्सवैल, लंबा आरएचएसक्वांटाइजेशनमिनवैल, लंबा आरएचएसक्वांटाइजेशनमैक्सवैल, लंबा आउटपुटक्वांटाइजेशनमिनवैल, लंबा आउटपुटक्वांटाइजेशनमैक्सवैल, विकल्प... विकल्प)

एक नए UniformQuantizedDot ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
एलएचएस टिन का 2डी टेंसर होना चाहिए।
आरएचएस टिन का 2डी टेंसर होना चाहिए।
एलएचएसस्केल्स फ्लोट वैल्यू का उपयोग स्केल के रूप में तब किया जाता है जब एलएचएस प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को परिमाणित करता है। एक अदिश टेन्सर होना चाहिए (एलएचएस केवल प्रति-टेंसर परिमाणीकरण का समर्थन करता है)।
lhsZeroPoints एलएचएस का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को परिमाणित करते समय int32 मान को शून्य_पॉइंट के रूप में उपयोग किया जाता है। lhs_scales के समान आकार की स्थिति।
rhsस्केल्स आरएचएस द्वारा दर्शाए जाने वाले मूल डेटा को परिमाणित करते समय फ्लोट वैल्यू का उपयोग पैमाने के रूप में किया जाता है। एक अदिश टेन्सर (प्रति-टेंसर परिमाणीकरण) या आकार का 1D टेन्सर (rhs.dim_size(1),) (प्रति-चैनल परिमाणीकरण) होना चाहिए।
rhsZeroPoints rhs द्वारा दर्शाए गए मूल डेटा को परिमाणित करते समय int32 मान 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 परिमाणित करते समय स्केल के रूप में उपयोग करने के लिए फ्लोट वैल्यू। एक अदिश टेन्सर (प्रति-टेंसर परिमाणीकरण) या आकार का 1D टेन्सर (आउटपुट.dim_size(1),) (प्रति-चैनल परिमाणीकरण) होना चाहिए। यदि rhs प्रति-टेंसर परिमाणित है, तो आउटपुट भी प्रति-टेंसर परिमाणित होना चाहिए। इसका मतलब यह है कि यदि rhs_scales और rhs_zero_points अदिश टेंसर हैं, तो आउटपुट_स्केल्स और आउटपुट_शून्य_points भी अदिश टेंसर होने चाहिए।
आउटपुटज़ीरोपॉइंट्स आउटपुट का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को परिमाणित करते समय int32 मान को शून्य_पॉइंट के रूप में उपयोग किया जाता है। rhs_scales के समान आकार की स्थिति।
टाउट आउटपुट टेंसर का प्रकार।
lhsQuantizationMinVal एलएचएस में संग्रहीत परिमाणित डेटा का न्यूनतम मूल्य। उदाहरण के लिए, यदि टिन qint8 है, तो इसे -127 पर सेट किया जाना चाहिए यदि संकीर्ण सीमा परिमाणित है या -128 यदि नहीं।
lhsQuantizationMaxVal आरएचएस में संग्रहीत परिमाणित डेटा का अधिकतम मूल्य। उदाहरण के लिए, यदि टिन क्विंट8 है, तो इसे 127 पर सेट किया जाना चाहिए।
rhsQuantizationMinVal आरएचएस में संग्रहीत परिमाणित डेटा का न्यूनतम मूल्य। उदाहरण के लिए, यदि Trhs qint8 है, तो इसे -127 पर सेट किया जाना चाहिए यदि संकीर्ण सीमा परिमाणित है या -128 यदि नहीं है।
rhsQuantizationMaxVal आरएचएस में संग्रहीत परिमाणित डेटा का अधिकतम मूल्य। उदाहरण के लिए, यदि Trhs qint8 है, तो इसे 127 पर सेट किया जाना चाहिए।
आउटपुटक्वांटिज़ेशनमिनवैल 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 परिमाणित है या -128 यदि नहीं है।
आउटपुटक्वांटिज़ेशनमैक्सवैल आउटपुट में संग्रहीत परिमाणित डेटा का अधिकतम मूल्य। उदाहरण के लिए, यदि टाउट qint8 है, तो इसे 127 पर सेट किया जाना चाहिए।
विकल्प वैकल्पिक गुण मान रखता है
रिटर्न
  • UniformQuantizedDot का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedDot.Options lhsQuantizationAxis (लंबा lhsQuantizationAxis)

पैरामीटर
lhsQuantizationAxis 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 एलएचएस के लिए, केवल प्रति-टेंसर परिमाणीकरण समर्थित है। इस प्रकार, यह विशेषता -1 पर सेट होनी चाहिए। अन्य मान अस्वीकार कर दिए गए हैं.

सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट ()

टाउट का आउटपुट 2डी टेंसर, जिसका आकार (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)) है।

सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedDot.Options आउटपुटक्वांटाइजेशनएक्सिस (लंबा आउटपुटक्वांटाइजेशनएक्सिस)

पैरामीटर
आउटपुटक्वांटिज़ेशनएक्सिस 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 आयाम 1 के साथ प्रति-टेंसर परिमाणीकरण या प्रति-चैनल परिमाणीकरण समर्थित है। इस प्रकार, इस विशेषता को -1 या 1 पर सेट किया जाना चाहिए। अन्य मान अस्वीकार कर दिए जाते हैं।

सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedDot.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। डॉट ऑप आरएचएस के लिए, केवल आयाम 1 के साथ प्रति-टेंसर परिमाणीकरण या प्रति-चैनल परिमाणीकरण समर्थित है। इस प्रकार, इस विशेषता को -1 या 1 पर सेट किया जाना चाहिए। अन्य मान अस्वीकार कर दिए जाते हैं।