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टेन्सरफ्लो::ऑप्स::क्वांटाइज़एंडडीक्वांटाइज़V2::एट्रिब्यूट्स

#include <array_ops.h>

QuantizeAndDequantizeV2 के लिए वैकल्पिक विशेषता निर्धारक।

सारांश

सार्वजनिक विशेषताएँ
`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`

सार्वजनिक समारोह
`Axis (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` यदि निर्दिष्ट किया गया है, तो इस अक्ष को चैनल या स्लाइस अक्ष के रूप में माना जाता है, और इस अक्ष के साथ प्रत्येक चैनल या स्लाइस के लिए एक अलग क्वांटाइजेशन रेंज का उपयोग किया जाता है।
`NarrowRange (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` यदि सत्य है, तो परिमाणित न्यूनतम मान का निरपेक्ष मान परिमाणित अधिकतम मान के बराबर होता है, न कि 1 अधिक।
`NumBits (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` क्वांटाइजेशन की बिटविड्थ।
`RangeGiven (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` क्या रेंज दी गई है या `input` टेंसर से निर्धारित की जानी चाहिए?
`RoundMode (StringPiece x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` 'round_mode' विशेषता यह नियंत्रित करती है कि फ्लोट मानों को उनके परिमाणित समकक्षों में राउंड करते समय किस राउंडिंग टाई-ब्रेकिंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है।
`SignedInput (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` क्वांटाइजेशन हस्ताक्षरित है या अहस्ताक्षरित।

सार्वजनिक विशेषताएँ

अक्ष_

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

संकीर्ण रेंज_

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

num_bits_

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

दी गई सीमा

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

राउंड_मोड_

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

हस्ताक्षरित इनपुट

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

सार्वजनिक समारोह

अक्ष

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

यदि निर्दिष्ट किया गया है, तो इस अक्ष को चैनल या स्लाइस अक्ष के रूप में माना जाता है, और इस अक्ष के साथ प्रत्येक चैनल या स्लाइस के लिए एक अलग क्वांटाइजेशन रेंज का उपयोग किया जाता है।

डिफ़ॉल्ट मान -1 है

संकीर्ण रेंज

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

यदि सत्य है, तो परिमाणित न्यूनतम मान का निरपेक्ष मान परिमाणित अधिकतम मान के बराबर होता है, न कि 1 अधिक।

यानी 8-बिट क्वांटाइजेशन के लिए, न्यूनतम मान -128 के बजाय -127 है।

डिफ़ॉल्ट रूप से गलत

नमबिट्स

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

क्वांटाइजेशन की बिटविड्थ।

डिफ़ॉल्ट रूप से 8

रेंज दी गई

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

क्या रेंज दी गई है या input टेंसर से निर्धारित की जानी चाहिए?

डिफ़ॉल्ट रूप से गलत

राउंडमोड

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

'round_mode' विशेषता यह नियंत्रित करती है कि फ्लोट मानों को उनके परिमाणित समकक्षों में राउंड करते समय किस राउंडिंग टाई-ब्रेकिंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है।

वर्तमान में निम्नलिखित राउंडिंग मोड समर्थित हैं:

HALF_TO_EVEN: यह डिफ़ॉल्ट राउंड मोड है।
HALF_UP: धनात्मक संख्या की ओर पूर्णांकित करें। इस मोड में 7.5 को पूर्णांकित करके 8 और -7.5 को पूर्णांकित करके -7 माना जाता है।

डिफ़ॉल्ट रूप से "HALF_TO_EVEN" पर सेट होता है।

हस्ताक्षरित इनपुट

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

क्वांटाइजेशन हस्ताक्षरित है या अहस्ताक्षरित।

(वास्तव में इस पैरामीटर को signed_output कहा जाना चाहिए था)

डिफ़ॉल्ट रूप से true