UniformQuantizedConvolution.Options

מחלקה סטטית ציבורית UniformQuantizedConvolution.Options

תכונות אופציונליות עבור UniformQuantizedConvolution

שיטות ציבוריות

UniformQuantizedConvolution.Options	batchGroupCount (Long batchGroupCount)
UniformQuantizedConvolution.Options	dimensionNumbers (מחרוזת dimensionNumbers)
UniformQuantizedConvolution.Options	explicitPadding (רשימה<Long> explicitPadding)
UniformQuantizedConvolution.Options	featureGroupCount (Long featureGroupCount)
UniformQuantizedConvolution.Options	lhsDilation (רשימה<Long> lhsDilation)
UniformQuantizedConvolution.Options	lhsQuantizationAxis (Long lhsQuantizationAxis)
UniformQuantizedConvolution.Options	outputQuantizationAxis (Long outputQuantizationAxis)
UniformQuantizedConvolution.Options	rhsDilation (רשימה<Long> rhsDilation)
UniformQuantizedConvolution.Options	rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)
UniformQuantizedConvolution.Options	windowStrides (רשימה<Long> windowStrides)

שיטות בירושה

מכיתה java.lang.Object

בוליאני	שווה (Object arg0)
שיעור אחרון<?>	getClass ()
int	hashcode ()
ריק סופי	להודיע ()
ריק סופי	הודע הכל ()
חוּט	toString ()
ריק סופי	המתן (ארג0 ארוך, אינט arg1)
ריק סופי	חכה (ארג0 ארוך)
ריק סופי	חכה ()

שיטות ציבוריות

public UniformQuantizedConvolution.Options batchGroupCount (Long batchGroupCount)

פרמטרים

batchGroupCount	מספר קבוצות האצווה. משמש עבור מסננים מקובצים. חייב להיות מחלק של 'תכונת_פלט'.

public UniformQuantizedConvolution.Options dimensionNumbers (מחרוזת dimensionNumbers)

פרמטרים

dimensionNumbers	מבנה מידע ממדים עבור קונבולציה אופ. חייבת להיות מחרוזת ריקה (ברירת מחדל) או מחרוזת מסודרת של פרוטו `tensorflow.UniformQuantizedConvolutionDimensionNumbersAttr`. אם מחרוזת ריקה, ברירת המחדל היא `("NCHW", "OIHW", "NCHW")` (עבור פיתול דו-ממדי).

public UniformQuantizedConvolution.Options explicitPadding (רשימה<Long> explicitPadding)

פרמטרים

ריפוד מפורש	אם `padding` הוא `"EXPLICIT"`, יש להגדיר כרשימה המציינת את הריפודים המפורשים בתחילת ובסוף של כל ממד מרחבי `lhs`. אחרת, זה חייב להיות ריק. (אם נעשה שימוש,) חייבת להיות רשימה בגודל `2 * (מספר מידות מרחביות lhs)`, כאשר `(ריפוד מפורש[2 i], ריפוד מפורש[2 i + 1])` מציין `(ריפוד_התחלה, ריפוד_סוף) ` של `ממדים_מרחביים[i]`.

ריפוד מפורש

אם `padding` הוא `"EXPLICIT"`, יש להגדיר כרשימה המציינת את הריפודים המפורשים בתחילת ובסוף של כל ממד מרחבי `lhs`. אחרת, זה חייב להיות ריק.

(אם נעשה שימוש,) חייבת להיות רשימה בגודל `2 * (מספר מידות מרחביות lhs)`, כאשר `(ריפוד מפורש[2 *i], ריפוד מפורש[2 *i + 1])` מציין `(ריפוד_התחלה, ריפוד_סוף) ` של `ממדים_מרחביים[i]`.

public UniformQuantizedConvolution.Options featureGroupCount (Long featureGroupCount)

פרמטרים

featureGroupCount	מספר קבוצות התכונות. משמש עבור פיתולים מקובצים. חייב להיות מחלק של 'lhs_feature' ו-'output_feature'.

public UniformQuantizedConvolution.Options lhsDilation (רשימה<Long> lhsDilation)

פרמטרים

lhs הרחבה	מקדם ההתרחבות שיש ליישם בכל מימד מרחבי של `lhs`. חייבת להיות רשימה ריקה (ברירת מחדל) או רשימה של גודל (מספר הממדים המרחביים 'lhs'). אם רשימה ריקה, ההרחבה עבור כל ממד מרחבי `lhs` מוגדרת ל-1.

public UniformQuantizedConvolution.Options lhsQuantizationAxis (Long lhsQuantizationAxis)

פרמטרים

lhsQuantization Axis	מציין את אינדקס הממדים של הטנזור שבו מוחל קוונטיזציה לכל ציר עבור הפרוסות לאורך ממד זה. אם מוגדר ל-1 (ברירת מחדל), זה מצביע על קוונטיזציה לפי טנסור. עבור 'lhs', רק קוונטיזציה לפי טנסור נתמכת. לפיכך, יש להגדיר זאת ל-1. ערכים אחרים יעלו שגיאה בבניית OpKernel.

lhsQuantization Axis

מציין את אינדקס הממדים של הטנזור שבו מוחל קוונטיזציה לכל ציר עבור הפרוסות לאורך ממד זה. אם מוגדר ל-1 (ברירת מחדל), זה מצביע על קוונטיזציה לפי טנסור. עבור 'lhs', רק קוונטיזציה לפי טנסור נתמכת. לפיכך, יש להגדיר זאת ל-1. ערכים אחרים יעלו שגיאה בבניית OpKernel.

public UniformQuantizedConvolution.Options outputQuantizationAxis (Long outputQuantizationAxis)

פרמטרים

outputQuantizationAxis	מציין את אינדקס הממדים של הטנזור שבו מוחל קוונטיזציה לכל ציר עבור הפרוסות לאורך ממד זה. אם מוגדר ל-1 (ברירת מחדל), זה מצביע על קוונטיזציה לפי טנסור. עבור 'פלט', נתמך רק קוונטיזציה לכל טנסור או קוונטיזציה לכל ערוץ לאורך 'מימד_תכונת_פלט'. לפיכך, יש להגדיר זאת ל-1 או `dimension_numbers.output_feature_dimension`. ערכים אחרים יעלו שגיאה בבניית OpKernel.

outputQuantizationAxis

מציין את אינדקס הממדים של הטנזור שבו מוחל קוונטיזציה לכל ציר עבור הפרוסות לאורך ממד זה. אם מוגדר ל-1 (ברירת מחדל), זה מצביע על קוונטיזציה לפי טנסור. עבור 'פלט', נתמך רק קוונטיזציה לכל טנסור או קוונטיזציה לכל ערוץ לאורך 'מימד_תכונת_פלט'. לפיכך, יש להגדיר זאת ל-1 או `dimension_numbers.output_feature_dimension`. ערכים אחרים יעלו שגיאה בבניית OpKernel.

public UniformQuantizedConvolution.Options rhsDilation (רשימה<Long> rhsDilation)

פרמטרים

rhsDilation	מקדם ההתרחבות שיש ליישם בכל מימד מרחבי של `rhs`. חייבת להיות רשימה ריקה (ברירת מחדל) או רשימה של גודל (מספר הממדים המרחביים 'rhs'). אם רשימה ריקה, ההרחבה עבור כל ממד מרחבי 'rhs' מוגדרת ל-1.

public UniformQuantizedConvolution.Options rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)

פרמטרים

rhsQuantizationAxis	מציין את אינדקס הממדים של הטנזור שבו מוחל קוונטיזציה לכל ציר עבור הפרוסות לאורך ממד זה. אם מוגדר ל-1 (ברירת מחדל), זה מצביע על קוונטיזציה לפי טנסור. עבור ה-'rhs', נתמכת רק קוונטיזציה לכל טנסור או קוונטיזציה לכל ערוץ לאורך 'מימד_תכונת_פלט_kernel'. לפיכך, זה חייב להיות מוגדר ל-1 או `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension`. ערכים אחרים יעלו שגיאה בבניית OpKernel.

rhsQuantizationAxis

מציין את אינדקס הממדים של הטנזור שבו מוחל קוונטיזציה לכל ציר עבור הפרוסות לאורך ממד זה. אם מוגדר ל-1 (ברירת מחדל), זה מצביע על קוונטיזציה לפי טנסור. עבור ה-'rhs', נתמכת רק קוונטיזציה לכל טנסור או קוונטיזציה לכל ערוץ לאורך 'מימד_תכונת_פלט_kernel'. לפיכך, זה חייב להיות מוגדר ל-1 או `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension`. ערכים אחרים יעלו שגיאה בבניית OpKernel.

public UniformQuantizedConvolution.Options windowStrides (רשימה<Long> windowStrides)

פרמטרים

windowStrides	הצעד של חלון ההזזה עבור כל מימד מרחבי של `lhs`. חייבת להיות רשימה ריקה (ברירת מחדל) או רשימה של גודל (מספר ממדים מרחביים). אם מסופקת רשימה ריקה, הצעד עבור כל ממד מרחבי מוגדר ל-1.