फ्लोट टेंसर `lhs` और परिमाणित टेंसर `rhs` के हाइब्रिड क्वांटाइज्ड डॉट का प्रदर्शन 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 बिंदु करता है। `lhs` पर आंतरिक परिमाणीकरण qint8, डायनामिक रेंज, प्रति-बैच (अक्ष 0 के साथ प्रति-अक्ष), असममित, और संकीर्ण सीमा नहीं है (रेंज [-128, 127] है)। `lhs` और `rhs` 2D टेंसर होने चाहिए और lhs.dim_size(1) rhs.dim_size(0) से मेल खाना चाहिए। `rhs` को टेंसर की मात्रा निर्धारित की जानी चाहिए, जहां इसका डेटा मान सूत्र का उपयोग करके निर्धारित किया जाता है: quantized_data = क्लिप (ओरिजिनल_डेटा / स्केल + ज़ीरो_पॉइंट, quantization_min_val, quantization_max_val)।
नेस्टेड कक्षाएं
| कक्षा | UniformQuantizedDotHybrid.Options | UniformQuantizedDotHybrid के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <वी> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <V संख्या बढ़ाता है, T संख्या बढ़ाता है, U> UniformQuantizedDotHybrid <V> | |
| आउटपुट <वी> | आउटपुट () टाउट का आउटपुट 2D टेंसर, जिसका आकार (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)) है। |
| स्टेटिक यूनिफ़ॉर्मक्वांटाइज़्डडॉटहाइब्रिड.विकल्प | rhsQuantizationAxis (लंबी rhsQuantizationAxis) |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <V> 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 UniformQuantizedDotHybrid <V> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> lhs, ऑपरेंड <U> rhs, ऑपरेंड <Float> rhsScales, ऑपरेंड <Integer> rhsZeroPoints, Class<V> Tout, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhs .. विकल्प )
एक नया UniformQuantizedDotHybrid ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| एलएचएस | Tlhs का 2D टेंसर होना चाहिए। |
| आरएचएस | Trhs का 2D टेंसर होना चाहिए। |
| 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। |
| टाउट | आउटपुट टेंसर का प्रकार। |
| 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। |
| विकल्प | वैकल्पिक विशेषता मान रखता है |
रिटर्न
- UniformQuantizedDotHybrid का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <V> आउटपुट ()
टाउट का आउटपुट 2D टेंसर, जिसका आकार (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)) है। आउटपुट डेटा मूल आउटपुट डेटा ही है (मात्राबद्ध नहीं)।
सार्वजनिक स्थैतिक यूनिफ़ॉर्म QuantizedDotHybrid.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। |
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