tensoreflusso:: ops:: QuantizzaEDequantizzaV2:: Attr

#include <array_ops.h>

Setter di attributi facoltativi per QuantizeAndDequantizeV2 .

Riepilogo

Attributi pubblici
`axis_ = -1`	`int64`
`narrow_range_ = false`	`bool`
`num_bits_ = 8`	`int64`
`range_given_ = false`	`bool`
`round_mode_ = "HALF_TO_EVEN"`	`StringPiece`
`signed_input_ = true`	`bool`

Funzioni pubbliche
`Axis (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Se specificato, questo asse viene trattato come un canale o un asse di sezione e viene utilizzato un intervallo di quantizzazione separato per ciascun canale o sezione lungo questo asse.
`NarrowRange (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Se Vero, il valore assoluto del valore minimo quantizzato è uguale al valore massimo quantizzato, anziché maggiore di 1.
`NumBits (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` La larghezza di bit della quantizzazione.
`RangeGiven (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Se l'intervallo è dato o deve essere determinato dal tensore `input` .
`RoundMode (StringPiece x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` L'attributo 'round_mode' controlla quale algoritmo di arrotondamento viene utilizzato quando si arrotondano i valori float ai loro equivalenti quantizzati.
`SignedInput (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Se la quantizzazione è con segno o senza segno.

Attributi pubblici

asse_

int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::axis_ = -1

gamma ristretta_

bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::narrow_range_ = false

num_bit_

int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::num_bits_ = 8

intervallo_dato_

bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::range_given_ = false

round_mode_

StringPiece tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::round_mode_ = "HALF_TO_EVEN"

firmato_input_

bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::signed_input_ = true

Funzioni pubbliche

Asse

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::Axis(
  int64 x
)

Se specificato, questo asse viene trattato come un canale o un asse di sezione e viene utilizzato un intervallo di quantizzazione separato per ciascun canale o sezione lungo questo asse.

Il valore predefinito è -1

Gamma ristretta

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NarrowRange(
  bool x
)

Se Vero, il valore assoluto del valore minimo quantizzato è uguale al valore massimo quantizzato, anziché maggiore di 1.

cioè per la quantizzazione a 8 bit, il valore minimo è -127 invece di -128.

Il valore predefinito è falso

NumBits

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NumBits(
  int64 x
)

La larghezza di bit della quantizzazione.

Il valore predefinito è 8

Gamma data

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RangeGiven(
  bool x
)

Se l'intervallo è dato o deve essere determinato dal tensore input .

Il valore predefinito è falso

Modalità rotonda

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RoundMode(
  StringPiece x
)

L'attributo 'round_mode' controlla quale algoritmo di arrotondamento viene utilizzato quando si arrotondano i valori float ai loro equivalenti quantizzati.

Attualmente sono supportate le seguenti modalità di arrotondamento:

HALF_TO_EVEN: questa è la modalità round_mode predefinita.
HALF_UP: arrotonda al positivo. In questa modalità 7,5 arrotonda a 8 e -7,5 arrotonda a -7.

Il valore predefinito è "HALF_TO_EVEN"

SignedInput

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::SignedInput(
  bool x
)

Se la quantizzazione è con segno o senza segno.

(in realtà questo parametro avrebbe dovuto essere signed_output )

Il valore predefinito è vero