QuantizeAndDequantizeV4

공개 최종 클래스 QuantizeAndDeQuantizeV4

텐서를 양자화한 다음 역양자화합니다.

이는 양자화 범위 내에 있는 입력에 대해 1의 그래디언트를 반환하고 그렇지 않으면 0을 반환한다는 점을 제외하면 QuantizeAndDeQuantizeV2와 거의 동일합니다.

수업 QuantizeAndDeQuantizeV4.Options QuantizeAndDequantizeV4 의 선택적 속성

출력 <T>	출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
정적 QuantizeAndDeQuantizeV4.Options	축 (장축)
static <T 확장 번호> QuantizeAndDeQuantizeV4 <T>	생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 입력, 피연산자 <T> inputMin, 피연산자 <T> inputMax, 옵션... 옵션) 새로운 QuantizeAndDeQuantizeV4 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 QuantizeAndDeQuantizeV4.Options	NarrowRange (부울 NarrowRange)
정적 QuantizeAndDeQuantizeV4.Options	numBits (긴 numBits)
출력 <T>	출력 ()
정적 QuantizeAndDeQuantizeV4.Options	rangeGiven (부울 범위 주어진)
정적 QuantizeAndDeQuantizeV4.Options	roundMode (문자열 roundMode)
정적 QuantizeAndDeQuantizeV4.Options	signedInput (부울 signedInput)

java.lang.Object 클래스에서

인터페이스 org.tensorflow.Operand 에서

추상 출력 <T>

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

공개 방법

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

중심선	지정된 경우 이 축은 채널 또는 슬라이스 축으로 처리되며 이 축을 따라 각 채널 또는 슬라이스에 대해 별도의 양자화 범위가 사용됩니다.

새로운 QuantizeAndDeQuantizeV4 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

범위	현재 범위
입력	양자화한 다음 역양자화하는 텐서입니다.
최소 입력	`range_given == True`인 경우 표시해야 하는 최소 입력 값을 지정하고, 그렇지 않은 경우 `입력` 텐서의 최소값에서 결정됩니다.
입력최대	`range_given == True`인 경우 이는 표시해야 하는 최대 입력 값을 지정하고, 그렇지 않으면 `입력` 텐서의 최대 값에서 결정됩니다.
옵션	선택적 속성 값을 전달합니다.

좁은 범위	True인 경우 양자화된 최소값의 절대값은 1보다 큰 대신 양자화된 최대값과 동일합니다. 즉, 8비트 양자화의 경우 최소값은 -128이 아닌 -127입니다.

numBits	양자화의 비트폭입니다.

주어진 범위	범위가 제공되는지 아니면 '입력' 텐서에서 결정되어야 하는지 여부입니다.

라운드 모드	'round_mode' 속성은 부동 소수점 값을 양자화된 값으로 반올림할 때 사용되는 반올림 타이 브레이킹 알고리즘을 제어합니다. 현재 지원되는 반올림 모드는 다음과 같습니다. HALF_TO_EVEN: 기본 round_mode입니다. HALF_UP: 양수 방향으로 반올림됩니다. 이 모드에서 7.5는 8로 반올림되고 -7.5는 -7로 반올림됩니다.

서명된 입력	양자화가 부호가 있는지, 부호가 없는지 여부입니다. (실제로 이 매개변수는 `signed_output`이라고 불렸어야 했습니다)