QuantizedBiasAdd

공개 최종 클래스 QuantizedBiasAdd

양자화 유형에 대한 Tensor '입력'에 Tensor 'bias'를 추가합니다.

'입력'의 차원 0..N-2에 대한 편향 값을 브로드캐스트합니다.

상수

OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

static <V는 TType을 확장합니다. > QuantizedBiasAdd <V>
create ( Scope 범위, Operand <? 확장 TType > 입력, Operand <? 확장 TType >bias, Operand < TFloat32 > minInput, Operand < TFloat32 > maxInput, Operand < TFloat32 > minBias, Operand < TFloat32 > maxBias, Class<V> outType )
새로운 QuantizedBiasAdd 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 < TFloat32 >
한계에 달하다 ()
가장 높은 양자화된 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
출력 < TFloat32 >
최소 출력 ()
가장 낮은 양자화된 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
출력 <V>
출력 ()

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "QuantizedBiasAdd"

공개 방법

public static QuantizedBiasAdd <V> create ( Scope 범위, Operand <? 확장 TType > 입력, Operand <? 확장 TType >bias, Operand < TFloat32 > minInput, Operand < TFloat32 > maxInput, Operand < TFloat32 > minBias, Operand < TFloat32 > maxBias , 클래스<V> 출력 유형)

새로운 QuantizedBiasAdd 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
편견 '입력'의 마지막 차원과 크기가 일치하는 1D 바이어스 텐서.
최소입력 가장 낮은 양자화된 입력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
최대 입력 가장 높은 양자화된 입력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
최소편향 가장 낮은 양자화된 바이어스 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
최대 바이어스 가장 높은 양자화된 바이어스 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
보고
  • QuantizedBiasAdd의 새로운 인스턴스

공개 출력 < TFloat32 > maxOut ()

가장 높은 양자화된 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.

공개 출력 < TFloat32 > minOut ()

가장 낮은 양자화된 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.

공개 출력 <V> 출력 ()