QuantizedRelu

सार्वजनिक अंतिम कक्षा क्वांटाइज़्डरेलु

क्वांटाइज़्ड रेक्टिफाइड लीनियर की गणना करता है: `max(विशेषताएं, 0)`

स्थिरांक

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <यू>
सक्रियण ()
इसका आउटपुट आकार "फीचर्स" के समान है।
स्थिर <यू टीटाइप का विस्तार करता है > क्वांटाइज्डरेलू <यू>
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? टीटाइप का विस्तार करता है > फीचर्स, ऑपरेंड < TFloat32 > minFeatures, ऑपरेंड < TFloat32 > maxFeatures, क्लास<U> आउटटाइप)
एक नए क्वांटाइज्डरेलू ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट < TFloat32 >
अधिकतम सक्रियता ()
वह फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित मान दर्शाता है।
आउटपुट < TFloat32 >
न्यूनतम सक्रियण ()
वह फ़्लोट मान जो सबसे कम परिमाणित मान दर्शाता है।

विरासत में मिली विधियाँ

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "QuantizedRelu"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <U> सक्रियण ()

इसका आउटपुट आकार "फीचर्स" के समान है।

सार्वजनिक स्थैतिक क्वांटाइज्डरेलू <यू> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? विस्तारित टीटाइप > फीचर्स, ऑपरेंड < टीएफलोएट32 > मिनफीचर्स, ऑपरेंड < टीएफलोएट32 > मैक्सफीचर्स, क्लास<यू> आउटटाइप)

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

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
न्यूनतम सुविधाएँ वह फ़्लोट मान जो सबसे कम परिमाणित मान दर्शाता है।
अधिकतमविशेषताएं वह फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित मान दर्शाता है।
रिटर्न
  • क्वांटाइज्डरेलु का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट < TFloat32 > maxActivations ()

वह फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित मान दर्शाता है।

सार्वजनिक आउटपुट < TFloat32 > minActivations ()

वह फ़्लोट मान जो सबसे कम परिमाणित मान दर्शाता है।