QuantizedMatMulWithBiasAndRelu

classe finale pubblica QuantizedMatMulWithBiasAndRelu

Esegui una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias e fusione relu.

Gli input devono essere matrici bidimensionali e vettori di polarizzazione 1D. E la dimensione interna di "a" (dopo essere stata trasposta se "transpose_a" è diverso da zero) deve corrispondere alla dimensione esterna di "b" (dopo essere stata trasposta se "transposed_b" è diverso da zero). Quindi esegui l'operazione di aggiunta broadcast con valori di bias sul risultato della moltiplicazione della matrice. La dimensione dello sbieco deve corrispondere alla dimensione interna di "b". Quindi eseguire l'attivazione relu per ottenere un risultato non negativo.

Classi nidificate

classe QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options Attributi facoltativi per QuantizedMatMulWithBiasAndRelu

Costanti

Corda OP_NAME Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Metodi pubblici

statico <V estende TType > QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>
create ( Ambito ambito , Operando <? estende TType > a, Operando <? estende TType > b, Operando < TFloat32 > bias, Operando < TFloat32 > minA, Operando < TFloat32 > maxA, Operando < TFloat32 > minB, Operando < TFloat32 > maxB , Classe<V> Toutput, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.
statico QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options
inputQuantMode (stringa inputQuantMode)
Uscita < TFloat32 >
massimizzare ()
Il valore float rappresentato dal valore di uscita quantizzato più alto.
Uscita < TFloat32 >
minOut ()
Il valore float rappresentato dal valore di uscita quantizzato più basso.
Uscita <V>
fuori ()
statico QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options
trasposizioneA (trasposizione booleana)
statico QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options
transposeB (trasposizione booleana B)

Metodi ereditati

Costanti

Stringa finale statica pubblica OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "QuantizedMatMulWithBiasAndRelu"

Metodi pubblici

public static QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> create ( Scope scope, Operando <? extends TType > a, Operando <? extends TType > b, Operando < TFloat32 > bias, Operando < TFloat32 > minA, Operando < TFloat32 > maxA, Operando < TFloat32 > minB , Operando < TFloat32 > maxB, Classe<V> Toutput, Opzioni... opzioni)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.

Parametri
scopo ambito attuale
UN Una matrice da moltiplicare. Deve essere un tensore bidimensionale di tipo "quint8".
B Una matrice da moltiplicare e deve essere un tensore bidimensionale di tipo "qint8".
pregiudizio Un tensore di polarizzazione 1D con dimensione corrispondente alla dimensione interna di "b" (dopo essere stato trasposto se "transposed_b" è diverso da zero).
minA Il valore float rappresentato dal valore "a" quantizzato più basso.
maxA Il valore float rappresentato dal valore "a" quantizzato più alto.
minB Il valore float rappresentato dal valore "b" quantizzato più basso.
maxB Il valore float rappresentato dal valore "b" quantizzato più alto.
opzioni trasporta valori di attributi opzionali
ritorna
  • una nuova istanza di QuantizedMatMulWithBiasAndRelu

pubblico statico QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options inputQuantMode (String inputQuantMode)

Parametri
inputQuantMode Modalità di quantizzazione dei dati in ingresso. O MIN_FIRST (predefinito) o SCALED.

Uscita pubblica < TFloat32 > maxOut ()

Il valore float rappresentato dal valore di uscita quantizzato più alto.

Uscita pubblica < TFloat32 > minOut ()

Il valore float rappresentato dal valore di uscita quantizzato più basso.

Uscita pubblica <V> out ()

public static QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options transposeA (transposeA booleana)

Parametri
trasporreA Se vero, "a" viene trasposto prima della moltiplicazione.

public static QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options transposeB (transposeB booleano)

Parametri
trasporreB Se vero, "b" viene trasposto prima della moltiplicazione.