공개 최종 클래스 FakeQuantWithMinMaxArgs
'입력' 텐서를 가짜 양자화하고, 동일한 유형의 '출력' 텐서에 float를 입력합니다.
속성
- `[분; max]`는 `입력` 데이터의 클램핑 범위를 정의합니다.
- `입력` 값은 양자화 범위(`narrow_range`가 false인 경우 `[0; 2^num_bits - 1]`, true인 경우 `[1; 2^num_bits - 1]`)로 양자화된 다음 역양자화됩니다. `[min; 에서 부동 소수점으로 출력합니다. max]` 간격.
- `num_bits`는 양자화의 비트폭입니다. 2부터 16까지.
- `0 < min < max`인 경우: `min_adj = 0` 및 `max_adj = max - min`.
- `min < max < 0`인 경우: `min_adj = min - max` 및 `max_adj = 0`.
- `min <= 0 <= max`인 경우: `scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) `, `min_adj = scale * round(min / scale)` 및 `max_adj = max + min_adj - min `.
중첩 클래스
| 수업 | FakeQuantWithMinMaxArgs.Options | FakeQuantWithMinMaxArgs 의 선택적 속성 | |
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 출력 < TFloat32 > | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| 정적 FakeQuantWithMinMaxArgs | |
| 정적 FakeQuantWithMinMaxArgs.Options | max (플로트 최대) |
| 정적 FakeQuantWithMinMaxArgs.Options | min (부동 소수점) |
| 정적 FakeQuantWithMinMaxArgs.Options | NarrowRange (부울 NarrowRange) |
| 정적 FakeQuantWithMinMaxArgs.Options | numBits (긴 numBits) |
| 출력 < TFloat32 > | 출력 () |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "FakeQuantWithMinMaxArgs"
공개 방법
공개 출력 < TFloat32 > asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 FakeQuantWithMinMaxArgs 생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TFloat32 > 입력, 옵션... 옵션)
새로운 FakeQuantWithMinMaxArgs 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- FakeQuantWithMinMaxArgs의 새로운 인스턴스