TensorFlow가 5월 14일 Google I/O로 돌아왔습니다!
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DequantizeOp
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
주어진 zeroPoint
및 scale
사용하여 TensorBuffer
를 역양자화합니다.
참고: 출력 텐서의 데이터 유형은 zeroPoint
0으로 설정하고 scale
1로 설정하는 등 DeQuantizeOp가 ID Op로 효과적으로 생성되는 경우를 제외하고 항상 FLOAT32
입니다(이 경우 출력 텐서는 입력과 동일한 인스턴스입니다).
zeroPoint
와 scale
모두 0인 경우 DequantizeOp
우회됩니다. 이는 zeroPoint
0으로 설정하고 scale
1로 설정하는 것과 같습니다. 이는 TFLite 모델 플랫버퍼에서 직접 추출된 양자화 매개변수를 전달할 때 유용할 수 있습니다. 텐서가 양자화되지 않으면 zeroPoint
와 scale
모두 0으로 읽혀집니다.
상속된 메서드
java.lang.Object 클래스에서 부울 | |
최종 클래스 <?> | getClass () |
정수 | 해시 코드 () |
최종 무효 | 알림 () |
최종 무효 | 통지모두 () |
끈 | toString () |
최종 무효 | 대기 (long arg0, int arg1) |
최종 무효 | 기다리세요 (긴 arg0) |
최종 무효 | 기다리다 () |
공공 생성자
public DeQuantizeOp (부동 zeroPoint, 부동 소수점 스케일)
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2023-12-01(UTC)
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