এই পৃষ্ঠাটি Cloud Translation API অনুবাদ করেছে।

tensorflow:: ops:: QuantizeAndDequantizeV2:: Attrs

#include <array_ops.h>

QuantizeAndDequantizeV2-এর জন্য ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউট সেটার।

সারসংক্ষেপ

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য
`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`

জনসাধারণের কার্যাবলী
`Axis (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` নির্দিষ্ট করা থাকলে, এই অক্ষটিকে একটি চ্যানেল বা স্লাইস অক্ষ হিসেবে গণ্য করা হয় এবং এই অক্ষ বরাবর প্রতিটি চ্যানেল বা স্লাইসের জন্য একটি পৃথক কোয়ান্টাইজেশন পরিসর ব্যবহৃত হয়।
`NarrowRange (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` যদি True হয়, তাহলে কোয়ান্টাইজড সর্বনিম্ন মানের পরম মান কোয়ান্টাইজড সর্বোচ্চ মানের সমান হবে, ১ বেশি হওয়ার পরিবর্তে।
`NumBits (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` কোয়ান্টাইজেশনের বিটউইডথ।
`RangeGiven (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` পরিসরটি প্রদত্ত থাকবে নাকি `input` টেনসর থেকে নির্ধারণ করা হবে।
`RoundMode (StringPiece x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` 'round_mode' অ্যাট্রিবিউটটি নিয়ন্ত্রণ করে যে, ফ্লোট মানগুলিকে তাদের কোয়ান্টাইজড সমতুল্যে রাউন্ড করার সময় কোন রাউন্ডিং টাই-ব্রেকিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হবে।
`SignedInput (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` কোয়ান্টাইজেশনটি সাইনড নাকি আনসাইনড।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

অক্ষ_

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

সংকীর্ণ_পরিসর_

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

num_bits_

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

range_given_

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

রাউন্ড_মোড_

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

স্বাক্ষরিত_ইনপুট_

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

জনসাধারণের কার্যাবলী

অক্ষ

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

নির্দিষ্ট করা থাকলে, এই অক্ষটিকে একটি চ্যানেল বা স্লাইস অক্ষ হিসেবে গণ্য করা হয় এবং এই অক্ষ বরাবর প্রতিটি চ্যানেল বা স্লাইসের জন্য একটি পৃথক কোয়ান্টাইজেশন পরিসর ব্যবহৃত হয়।

ডিফল্ট মান -১

সংকীর্ণ পরিসর

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

যদি True হয়, তাহলে কোয়ান্টাইজড সর্বনিম্ন মানের পরম মান কোয়ান্টাইজড সর্বোচ্চ মানের সমান হবে, ১ বেশি হওয়ার পরিবর্তে।

অর্থাৎ ৮-বিট কোয়ান্টাইজেশনের ক্ষেত্রে সর্বনিম্ন মান -১২৮-এর পরিবর্তে -১২৭।

ডিফল্টরূপে মিথ্যা

নামবিটস

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

কোয়ান্টাইজেশনের বিটউইডথ।

ডিফল্ট মান ৮

পরিসর প্রদত্ত

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

পরিসরটি প্রদত্ত থাকবে নাকি input টেনসর থেকে নির্ধারণ করা হবে।

ডিফল্টরূপে মিথ্যা

রাউন্ডমোড

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

'round_mode' অ্যাট্রিবিউটটি নিয়ন্ত্রণ করে যে, ফ্লোট মানগুলিকে তাদের কোয়ান্টাইজড সমতুল্যে রাউন্ড করার সময় কোন রাউন্ডিং টাই-ব্রেকিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হবে।

বর্তমানে নিম্নলিখিত রাউন্ডিং মোডগুলো সমর্থিত:

HALF_TO_EVEN: এটি হলো ডিফল্ট রাউন্ড মোড।
হাফ_আপ: ধনাত্মক সংখ্যার দিকে রাউন্ড করা। এই মোডে 7.5 রাউন্ড হয়ে 8 হয় এবং -7.5 রাউন্ড হয়ে -7 হয়।

ডিফল্ট হিসেবে "HALF_TO_EVEN" ব্যবহৃত হয়।

স্বাক্ষরিত ইনপুট

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

কোয়ান্টাইজেশনটি সাইনড নাকি আনসাইনড।

(আসলে এই প্যারামিটারটির নাম signed_output হওয়া উচিত ছিল)

ডিফল্টরূপে সত্য