classe finale pubblica UniformQuantizedDot
Esegui il punto quantizzato del tensore quantizzato "lhs" e del tensore quantizzato "rhs" per creare un "output" quantizzato.
Dato "lhs" quantizzato e "rhs" quantizzato, esegue il punto quantizzato su "lhs" e "rhs" per creare un "output" quantizzato. `lhs` e `rhs` devono essere tensori 2D e lhs.dim_size(1) deve corrispondere a rhs.dim_size(0). `lhs` e `rhs` devono essere un tensore quantizzato, dove il valore dei dati viene quantizzato utilizzando la formula: quantized_data = clip(original_data / scale + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val). Anche l'"output" viene quantizzato, utilizzando la stessa formula. Se "rhs" è quantizzato per tensore, anche "output" deve essere quantizzato per tensore.
Classi nidificate
| classe | UniformQuantizedDot.Options | Attributi facoltativi per UniformQuantizedDot | |
Metodi pubblici
| Uscita <U> | comeuscita () Restituisce la maniglia simbolica di un tensore. |
| statico <U, T> UniformQuantizedDot <U> | create ( Scope scope, Operando <T> lhs, Operando <T> rhs, Operando <Float> lhsScales, Operando <Integer> lhsZeroPoints, Operando <Float> rhsScales, Operando <Integer> rhsZeroPoints, Operando <Float> outputScales, Operando <Integer > outputZeroPoints, Class<U> Tout, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal, Opzioni... opzioni) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione UniformQuantizedDot. |
| Statico UniformQuantizedDot.Options | lhsQuantizationAxis (LhsQuantizationAxis lungo) |
| Uscita <U> | produzione () Il Tensore 2D di Tout in uscita, la cui forma è (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)). |
| Statico UniformQuantizedDot.Options | outputQuantizationAxis (outputQuantizationAxis lungo) |
| Statico UniformQuantizedDot.Options | rhsQuantizationAxis (rhsQuantizationAxis lungo) |
Metodi ereditati
Metodi pubblici
Uscita pubblica <U> asOutput ()
Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.
Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.
public static UniformQuantizedDot <U> create ( Scope scope, Operando <T> lhs, Operando <T> rhs, Operando <Float> lhsScales, Operando <Integer> lhsZeroPoints, Operando <Float> rhsScales, Operando <Integer> rhsZeroPoints, Operando <Float > outputScales, Operando <Integer> outputZeroPoints, Class<U> Tout, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione UniformQuantizedDot.
Parametri
| scopo | ambito attuale |
|---|---|
| sinistra | Deve essere un tensore 2D di stagno. |
| ds | Deve essere un tensore 2D di stagno. |
| lhsScales | I valori float utilizzati come scala durante la quantizzazione dei dati originali rappresentati da lhs. Deve essere un tensore scalare (lhs supporta solo la quantizzazione per tensore). |
| lhsZeroPoints | I valori int32 utilizzati come zero_point durante la quantizzazione dei dati originali rappresentati da lhs. Stessa condizione di forma di lhs_scales. |
| rhsScales | I valori float utilizzati come scala durante la quantizzazione dei dati originali rappresentati da destra. Deve essere un tensore scalare (quantizzazione per tensore) o tensore 1D di dimensione (rhs.dim_size(1),) (quantizzazione per canale). |
| rhsZeroPoints | I valori int32 utilizzati come zero_point durante la quantizzazione dei dati originali rappresentati da rhs. Stessa condizione di forma di rhs_scales. |
| outputScales | I valori float da utilizzare come scale durante la quantizzazione dei dati originali rappresentati dall'output. Deve essere un tensore scalare (quantizzazione per tensore) o tensore 1D di dimensione (output.dim_size(1),) (quantizzazione per canale). Se rhs è quantizzato per tensore, anche l'output deve essere quantizzato per tensore. Ciò significa che se rhs_scales e rhs_zero_points sono tensori scalari, anche output_scales e output_zero_points devono essere tensori scalari. |
| outputZeroPoints | I valori int32 utilizzati come zero_point durante la quantizzazione dei dati originali rappresentati dall'output. Stessa condizione di forma di rhs_scales. |
| Tutto | Il tipo di tensore di uscita. |
| lhsQuantizzazioneMinVal | Il valore minimo dei dati quantizzati memorizzati in lhs. Ad esempio, se Tin è qint8, questo deve essere impostato su -127 se quantizzato in intervallo ristretto o -128 in caso contrario. |
| lhsQuantizzazioneMaxVal | Il valore massimo dei dati quantizzati memorizzati in rhs. Ad esempio, se Tin è qint8, questo deve essere impostato su 127. |
| rhsQuantizzazioneMinVal | Il valore minimo dei dati quantizzati memorizzati in rhs. Ad esempio, se Trhs è qint8, questo deve essere impostato su -127 se quantizzato in intervallo ristretto o -128 in caso contrario. |
| rhsQuantizzazioneMaxVal | Il valore massimo dei dati quantizzati memorizzati in rhs. Ad esempio, se Trhs è qint8, questo deve essere impostato su 127. |
| outputQuantizzazioneMinVal | Il valore minimo dei dati quantizzati memorizzati nell'output. Ad esempio, se Tout è qint8, questo deve essere impostato su -127 se quantizzato in intervallo ristretto o -128 in caso contrario. |
| outputQuantizzazioneMaxVal | Il valore massimo dei dati quantizzati memorizzati nell'output. Ad esempio, se Tout è qint8, questo deve essere impostato su 127. |
| opzioni | trasporta valori di attributi opzionali |
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- una nuova istanza di UniformQuantizedDot
pubblico statico UniformQuantizedDot.Options lhsQuantizationAxis (Long lhsQuantizationAxis)
Parametri
| lhsQuantizationAxis | Indica l'indice della dimensione del tensore in cui viene applicata la quantizzazione per asse per le fette lungo quella dimensione. Se impostato su -1 (impostazione predefinita), indica la quantizzazione per tensore. Per punto op lhs, è supportata solo la quantizzazione per tensore. Pertanto, questo attributo deve essere impostato su -1. Altri valori vengono rifiutati. |
|---|
Uscita pubblica <U> uscita ()
Il Tensore 2D di Tout in uscita, la cui forma è (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)).
pubblico statico UniformQuantizedDot.Options outputQuantizationAxis (Long outputQuantizationAxis)
Parametri
| outputQuantizationAxis | Indica l'indice della dimensione del tensore in cui viene applicata la quantizzazione per asse per le fette lungo quella dimensione. Se impostato su -1 (impostazione predefinita), indica la quantizzazione per tensore. Per l'output dot op, è supportata solo la quantizzazione per tensore o la quantizzazione per canale lungo la dimensione 1. Pertanto, questo attributo deve essere impostato su -1 o 1. Altri valori vengono rifiutati. |
|---|
pubblico statico UniformQuantizedDot.Options rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)
Parametri
| rhsQuantizationAxis | Indica l'indice della dimensione del tensore in cui viene applicata la quantizzazione per asse per le fette lungo quella dimensione. Se impostato su -1 (impostazione predefinita), indica la quantizzazione per tensore. Per punto op rhs, è supportata solo la quantizzazione per tensore o la quantizzazione per canale lungo la dimensione 1. Pertanto, questo attributo deve essere impostato su -1 o 1. Altri valori vengono rifiutati. |
|---|