QuantizedMatMulWithBiasAndRelu

सार्वजनिक अंतिम कक्षा क्वांटाइज्डमैटमुलविथबीआसएंडरेलु

बायस ऐड और रिले फ़्यूज़न के साथ मैट्रिक्स `बी` द्वारा `ए` का परिमाणित मैट्रिक्स गुणन करें।

इनपुट द्वि-आयामी मैट्रिक्स और 1डी बायस वेक्टर होने चाहिए। और `ए` का आंतरिक आयाम (ट्रांसपोज़ होने के बाद यदि `ट्रांसपोज़_ए` गैर-शून्य है) को `बी` के बाहरी आयाम से मेल खाना चाहिए (ट्रांसपोज़ होने के बाद यदि `ट्रांसपोज़्ड_बी` गैर-शून्य है)। फिर मैट्रिक्स गुणन परिणाम पर पूर्वाग्रह मानों के साथ ब्रॉडकास्ट ऐड ऑपरेशन करें। पूर्वाग्रह का आकार `बी` के आंतरिक आयाम से मेल खाना चाहिए। फिर गैर-नकारात्मक परिणाम प्राप्त करने के लिए Relu सक्रियण करें।

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा

क्वांटाइज्डMatMulWithBiasAndRelu.Options

QuantizedMatMulWithBiasAndRelu के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

सार्वजनिक तरीके

स्थिर <वी, टी, यू> क्वांटाइज्डमैटमुलविथबियासएंडरेलु <वी>	बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> ए, ऑपरेंड <यू> बी, ऑपरेंड <फ्लोट> बायस, ऑपरेंड <फ्लोट> मिनए, ऑपरेंड <फ्लोट> मैक्सए, ऑपरेंड <फ्लोट> मिनबी, ऑपरेंड <फ्लोट> मैक्सबी, क्लास<वी > टाउटपुट, विकल्प... विकल्प) एक नए क्वांटाइज्डमैटमुलविथबीआसएंडरेलू ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फैक्ट्री विधि।
स्थिर क्वांटाइज़्डMatMulWithBiasAndRelu.Options	इनपुटक्वांटमोड (स्ट्रिंग इनपुटक्वांटमोड)
आउटपुट <फ्लोट>	ज़्यादातर बाहर () वह फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है।
आउटपुट <फ्लोट>	न्यूनतम () वह फ़्लोट मान जो सबसे कम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है।
आउटपुट <वी>	बाहर ()
स्थिर क्वांटाइज़्डMatMulWithBiasAndRelu.Options	ट्रांसपोज़ए (बूलियन ट्रांसपोज़ए)
स्थिर क्वांटाइज़्डMatMulWithBiasAndRelu.Options	ट्रांसपोज़बी (बूलियन ट्रांसपोज़बी)

विरासत में मिली विधियाँ

कक्षा org.tensorflow.op.PrimitiveOp से

अंतिम बूलियन	बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक	हैश कोड ()
संचालन	ऑप () अंतर्निहित Operation लौटाता है
अंतिम स्ट्रिंग	स्ट्रिंग ()

कक्षा java.lang.Object से

बूलियन	बराबर (ऑब्जेक्ट arg0)
अंतिम कक्षा<?>	गेटक्लास ()
int यहाँ	हैश कोड ()
अंतिम शून्य	सूचित करें ()
अंतिम शून्य	सभी को सूचित करें ()
डोरी	स्ट्रिंग ()
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1)
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0)
अंतिम शून्य	इंतज़ार ()

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक क्वांटाइज्डमैटमुलविथबियासएंडरेलू <वी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> ए, ऑपरेंड <यू> बी, ऑपरेंड <फ्लोट> बायस, ऑपरेंड <फ्लोट> मिनए, ऑपरेंड <फ्लोट> मैक्सए, ऑपरेंड <फ्लोट> मिनबी, ऑपरेंड <फ्लोट > मैक्सबी, क्लास<वी> टाउटपुट, विकल्प... विकल्प)

एक नए क्वांटाइज्डमैटमुलविथबीआसएंडरेलू ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फैक्ट्री विधि।

पैरामीटर

दायरा	वर्तमान दायरा
ए	गुणा किया जाने वाला एक मैट्रिक्स. `क्विंट8` प्रकार का द्वि-आयामी टेंसर होना चाहिए।
बी	गुणा किया जाने वाला मैट्रिक्स `qint8` प्रकार का द्वि-आयामी टेंसर होना चाहिए।
पक्षपात	एक 1डी बायस टेंसर जिसका आकार `बी` के आंतरिक आयाम से मेल खाता है (ट्रांसपोज़ होने के बाद यदि `ट्रांसपोज़्ड_बी` गैर-शून्य है)।
मिना	वह फ़्लोट मान जो निम्नतम परिमाणित `a` मान दर्शाता है।
मैक्सए	वह फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित `a` मान दर्शाता है।
न्यूनतमबी	वह फ़्लोट मान जो निम्नतम परिमाणित `बी` मान दर्शाता है।
मैक्सबी	वह फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित `बी` मान दर्शाता है।
विकल्प	वैकल्पिक गुण मान रखता है

रिटर्न

• QuantizedMatMulWithBiasAndRelu का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक quantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options इनपुटक्वांटमोड (स्ट्रिंग इनपुटक्वांटमोड)

पैरामीटर

इनपुटक्वांटमोड	इनपुट डेटा परिमाणीकरण मोड. या तो MIN_FIRST(डिफ़ॉल्ट) या SCALED।

सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> मैक्सआउट ()

वह फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है।

सार्वजनिक आउटपुट <फ़्लोट> minOut ()

वह फ़्लोट मान जो सबसे कम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है।

सार्वजनिक आउटपुट <V> आउट ()

सार्वजनिक स्थैतिक quantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options transposeA (बूलियन transposeA)

पैरामीटर

ट्रांसपोज़ ए	यदि सत्य है, तो गुणन से पहले `a` स्थानांतरित किया जाता है।

सार्वजनिक स्थैतिक quantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options transposeB (बूलियन transposeB)

पैरामीटर

ट्रांसपोज़बी	यदि सत्य है, तो गुणन से पहले `बी` को स्थानांतरित किया जाता है।