classe statique publique UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options
Attributs facultatifs pour UniformQuantizedConvolutionHybrid
Méthodes publiques
| UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | batchGroupCount (Long batchGroupCount) |
| UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | dimensionNumbers (chaîne dimensionNumbers) |
| UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | explicitPadding (List<Long> explicitPadding) |
| UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | featureGroupCount (Long featureGroupCount) |
| UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | lhsDilation (Liste<Long> lhsDilation) |
| UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | rhsDilation (Liste<Long> rhsDilation) |
| UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | rhsQuantizationAxis (rhsQuantizationAxis long) |
| UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | windowStrides (Liste<Long> windowStrides) |
Méthodes héritées
Méthodes publiques
public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options batchGroupCount (Long batchGroupCount)
Paramètres
| batchGroupCount | Le nombre de groupes de lots. Utilisé pour les filtres groupés. Doit être un diviseur de output_feature. |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options dimensionNumbers (String dimensionNumbers)
Paramètres
| DimensionsNuméros | Structure des informations de dimension pour l'opération de convolution. Doit être une chaîne vide (par défaut) ou une chaîne sérialisée du proto tensorflow.UniformQuantizedConvolutionDimensionNumbersAttr. Si chaîne vide, la valeur par défaut est `("NCHW", "OIHW", "NCHW")` (pour une convolution 2D). |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options explicitPadding (List<Long> explicitPadding)
Paramètres
| remplissage explicite | Si `padding` Attr est `"EXPLICIT"`, doit être défini sous forme de liste indiquant les remplissages explicites au début et à la fin de chaque dimension spatiale gauche. Sinon, cet Attr doit être vide. (Si utilisé,) Doit être une liste de taille 2 * (nombre de dimensions spatiales gauche), où (explicit_padding[2 * i], explicit_padding[2 * i + 1]) indique spatial_dimensions[i] (start_padding, end_padding). |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options featureGroupCount (Long featureGroupCount)
Paramètres
| featureGroupCount | Le nombre de groupes de fonctionnalités. Utilisé pour les circonvolutions groupées. Doit être un diviseur à la fois de lhs_feature et de output_feature. |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options lhsDilation (List<Long> lhsDilation)
Paramètres
| lhsDilatation | Le facteur de dilatation à appliquer dans chaque dimension spatiale de « lhs ». Doit être une liste vide (par défaut) ou une liste de taille (nombre de dimensions spatiales gauche). Si liste vide, la dilatation pour chaque dimension spatiale gauche est fixée à 1. |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options rhsDilation (List<Long> rhsDilation)
Paramètres
| rhsDilatation | Le facteur de dilatation à appliquer dans chaque dimension spatiale de « rhs ». Doit être une liste vide (par défaut) ou une liste de taille (nombre de dimensions spatiales droites). Si liste vide, la dilatation pour chaque dimension spatiale droite est fixée à 1. |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)
Paramètres
| rhsQuantizationAxis | Indique l'indice de dimension du tenseur où la quantification par axe est appliquée pour les tranches le long de cette dimension. S'il est défini sur -1 (par défaut), cela indique une quantification par tenseur. Pour le `rhs`, seule la quantification par tenseur ou par canal le long de kernel_output_feature_dimension est prise en charge. Ainsi, cet attribut doit être défini sur -1 ou `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension`. D'autres valeurs généreront une erreur lors de la construction d'OpKernel. |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options windowStrides (List<Long> windowStrides)
Paramètres
| fenêtreStrides | La foulée de la fenêtre glissante pour chaque dimension spatiale de « lhs ». Doit être une liste vide (par défaut) ou une liste de taille (nombre de dimensions spatiales). Si une liste vide est fournie, la foulée pour chaque dimension spatiale est définie sur 1. |
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