публичный финальный класс UniformQuantizedAdd
Выполните квантованное сложение квантованного тензора «lhs» и квантованного тензора «rhs», чтобы получить квантованный «выход».
Учитывая квантованные `lhs` и квантованные `rhs`, выполняет квантованное добавление к `lhs` и `rhs` для получения квантованного `выходного сигнала`.
UniformQuantizedAdd следует правилам трансляции Numpy. Две формы входного массива сравниваются поэлементно. Начиная с конечных размеров, два измерения либо должны быть равны, либо одно из них должно быть равно 1.
`lhs` и `rhs` должны быть квантованы Тензором, где значение данных квантуется по формуле:
quantized_data = clip(original_data / scale + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val)
Если `lhs` и `output` квантованы по каждой оси, ось квантования должна совпадать. Кроме того, если «rhs» и «output» квантованы по каждой оси, ось квантования должна совпадать. Совпадение означает, что ось должна совпадать при добавлении в отношении трансляции. т.е. для обоих операндов `lhs` и `rhs`, если `operand.quantization_axis` >= 0 и `output.quantization_axis` >= 0, `operand.dims` - `operand.quantization_axis` должны быть равны `output.dims ` - `output.quantization_axis`.
Вложенные классы
| сорт | UniformQuantizedAdd.Options | Дополнительные атрибуты для UniformQuantizedAdd | |
Публичные методы
| Выход <Т> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| статический <T> UniformQuantizedAdd <T> | create ( Область видимости , Операнд <T> lhs, Операнд <T> rhs, Операнд <Float> lhsScales, Операнд <Integer> lhsZeroPoints, Операнд <Float> rhsScale, Операнд <Integer> rhsZeroPoints, Операнд <Float> outputScales, Операнд <Integer > outputZeroPoints, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal, Опции... опции) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию UniformQuantizedAdd. |
| статический UniformQuantizedAdd.Options | lhsQuantizationAxis (длинный lhsQuantizationAxis) |
| Выход <Т> | выход () Выходной квантованный тензор. |
| статический UniformQuantizedAdd.Options | outputQuantizationAxis (длинный выходQuantizationAxis) |
| статический UniformQuantizedAdd.Options | rhsQuantizationAxis (длинная rhsQuantizationAxis) |
Унаследованные методы
Публичные методы
публичный вывод <T> asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
public static UniformQuantizedAdd <T> create ( Область видимости , Операнд <T> lhs, Операнд <T> rhs, Операнд <Float> lhsScales, Операнд <Integer> lhsZeroPoints, Операнд <Float> rhsScales, Операнд <Integer> rhsZeroPoints, Операнд <Float > outputScale, Operand <Integer> outputZeroPoints, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal, Опции... опции)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию UniformQuantizedAdd.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| левая сторона | Должен быть квантованным тензором. |
| правый риск | Должен быть квантованным тензором. |
| lhsВесы | Значения с плавающей запятой, используемые в качестве коэффициентов масштабирования при квантовании исходных данных, которые представляют lhs. |
| lhsZeroPoints | Значения int32, используемые в качестве нулевых точек при квантовании исходных данных, которые представляют lhs. Должен иметь ту же форму, что и lhs_scales. |
| rhsВесы | Значения с плавающей запятой, используемые в качестве коэффициентов масштабирования при квантовании исходных данных, которые представляет rhs. |
| rhsZeroPoints | Значения int32, используемые в качестве нулевых точек при квантовании исходных данных, которые представляют rhs. Должен иметь ту же форму, что и rhs_scales. |
| выходные весы | Значения с плавающей запятой, которые будут использоваться в качестве коэффициентов масштабирования при квантовании исходных данных, которые представляют собой выходные данные. |
| выводZeroPoints | Значения int32, используемые в качестве нулевых точек при квантовании исходных данных, которые представляют выходные данные. Должен иметь ту же форму, что и «output_scales». |
| lhsQuantizationMinVal | Минимальное значение квантованных данных, хранящихся в lhs. Например, если Tin равен qint8, для него должно быть установлено значение -127, если квантовано в узком диапазоне, или -128, если нет. |
| lhsQuantizationMaxVal | Максимальное значение квантованных данных, хранящихся в lhs. Например, если Tin — это qint8, для него должно быть установлено значение 127. |
| rhsQuantizationMinVal | Минимальное значение квантованных данных, хранящихся в rhs. Например, если Tin равен qint8, для него должно быть установлено значение -127, если квантовано в узком диапазоне, или -128, если нет. |
| rhsQuantizationMaxVal | Максимальное значение квантованных данных, хранящихся в rhs. Например, если Tin — это qint8, для него должно быть установлено значение 127. |
| выводКвантизацияМинВал | Минимальное значение квантованных данных, хранящихся в `output`. Например, если Tout равен qint8, для него должно быть установлено значение -127, если квантовано в узком диапазоне, или -128, если нет. |
| выводКвантизацияМаксВал | Максимальное значение квантованных данных, хранящихся в `output`. Например, если Tout — это qint8, для него должно быть установлено значение 127. |
| параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр UniformQuantizedAdd
общедоступный статический UniformQuantizedAdd.Options lhsQuantizationAxis (Long lhsQuantizationAxis)
Параметры
| lhsQuantizationAxis | Указывает индекс размерности тензора, в котором к срезам вдоль этого измерения применяется поосевое квантование. Если установлено значение -1 (по умолчанию), это указывает на потензорное квантование. Для `lhs` поддерживается только потензорное квантование. Таким образом, это значение должно быть установлено на -1. Другие значения вызовут ошибку при построении OpKernel. |
|---|
общедоступный статический UniformQuantizedAdd.Options выходQuantizationAxis (длинный выходQuantizationAxis)
Параметры
| выходQuantizationAxis | Указывает индекс размерности тензора, в котором к срезам вдоль этого измерения применяется поосевое квантование. Если установлено значение -1 (по умолчанию), это указывает на потензорное квантование. Для «выхода» поддерживается только потензорное квантование или поканальное квантование по «output_feature_dimension». Таким образом, для этого параметра должно быть установлено значение -1 или `dimension_numbers.output_feature_dimension`. Другие значения вызовут ошибку при построении OpKernel. |
|---|
общедоступный статический UniformQuantizedAdd.Options rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)
Параметры
| rhsQuantizationAxis | Указывает индекс размерности тензора, в котором к срезам вдоль этого измерения применяется поосевое квантование. Если установлено значение -1 (по умолчанию), это указывает на потензорное квантование. Для `rhs` поддерживается только потензорное квантование или поканальное квантование по `kernel_output_feature_dimension`. Таким образом, для этого параметра должно быть установлено значение -1 или `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension`. Другие значения вызовут ошибку при построении OpKernel. |
|---|