UniformDequantize

UniformDequantize kelas akhir publik

Lakukan dekuantisasi pada `input` Tensor yang terkuantisasi.

Mengingat `input` terkuantisasi yang dikuantisasi menggunakan `skala` dan `titik_nol`, lakukan dekuantisasi menggunakan rumus: dequantized_data = (quantized_data - zero_point) * skala.

Kelas Bersarang

kelas

UniformDequantize.Options

Atribut opsional untuk UniformDequantize

Metode Publik

Keluaran <U>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor.
statis <U memperluas Angka, T> UniformDequantize <U>	buat ( Lingkup lingkup, masukan Operan <T>, Skala Operan <Float>, Operan <Bilangan Bulat> zeroPoints, Kelas<U> Tout, Kuantisasi panjangMinVal, Kuantisasi panjangMaxVal, Opsi... pilihan) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi UniformDequantize baru.
Keluaran <U>	keluaran () Outputnya mendekuantisasi Tensor Tout, yang bentuknya sama dengan input.
UniformDequantize.Options statis	sumbu kuantisasi (Sumbu kuantisasi panjang)

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Mengembalikan Operation yang mendasarinya
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.Operand

Abstrak Keluaran <U memperluas Angka>

sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor.

Metode Publik

Keluaran publik <U> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolik tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static UniformDequantize <U> buat ( Lingkup lingkup, input Operand <T>, skala Operand <Float>, Operand <Integer> zeroPoints, Class<U> Tout, Long quantizationMinVal, Long quantizationMaxVal, Options... options)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi UniformDequantize baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
memasukkan	Harus berupa Tensor Timah.
timbangan	Nilai float yang digunakan sebagai skala saat mengkuantisasi data asli yang diwakili oleh input. Harus berupa Tensor skalar jika quantization_axis adalah -1 (kuantisasi per-tensor), jika tidak, Tensor berukuran 1D (input.dim_size(quantization_axis),) (kuantisasi per-sumbu).
titik nol	Nilai int32 digunakan sebagai titik_nol saat mengkuantisasi data asli yang diwakili oleh masukan. Kondisi bentuknya sama dengan sisik.
Mengintip	Jenis Tensor keluaran. Sebuah tf.DType dari: tf.qint8, tf.qint32
kuantisasiMinVal	Nilai min kuantisasi yang digunakan saat input dikuantisasi. Tujuan dari atribut ini biasanya (namun tidak terbatas pada) untuk menunjukkan rentang sempit, yang diatur ke: `(Timah terendah) + 1` jika rentang sempit, dan `(Timah terendah)` jika sebaliknya. Misalnya, jika Timah adalah qint8, ini diatur ke -127 jika rentangnya sempit atau -128 jika tidak.
kuantisasiMaxVal	Nilai maksimal kuantisasi yang digunakan saat input dikuantisasi. Tujuan dari atribut ini biasanya (namun tidak terbatas pada) menunjukkan rentang sempit, yang diatur ke: `(Tout max)` untuk rentang sempit dan bukan rentang sempit. Misalnya, jika Tin adalah qint8, maka ini diatur ke 127.
pilihan	membawa nilai atribut opsional

Kembali

• contoh baru dari UniformDequantize

Keluaran publik <U> keluaran ()

Outputnya mendekuantisasi Tensor Tout, yang bentuknya sama dengan input.

UniformDequantize.Options quantizationAxis statis publik (Sumbu kuantisasi panjang)

Parameter

kuantisasi Sumbu	Menunjukkan indeks dimensi tensor tempat kuantisasi per sumbu diterapkan untuk irisan sepanjang dimensi tersebut. Jika disetel ke -1 (default), ini menunjukkan kuantisasi per tensor. Jika tidak, maka harus diatur dalam rentang [0, input.dims()).