UniformDequantize

UniformDequantize kelas akhir publik

Lakukan dekuantisasi pada `input` Tensor terkuantisasi.

Diberikan `input` terkuantisasi yang dikuantisasi menggunakan `skala` dan `zero_points`, melakukan dekuantisasi menggunakan rumus: dequantized_data = (quantized_data - zero_point) * scale.

Kelas Bersarang

kelas

UniformDequantize.Options

Atribut opsional untuk UniformDequantize

Metode Publik

Keluaran <U>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
static <U memperluas Angka, T> UniformDequantize <U>	buat ( Cakupan cakupan, 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.
Keluaran <U>	keluaran () Keluaran didekuantisasi Tensor of Tout, yang bentuknya sama dengan masukan.
UniformDequantize.Options statis	QuantizationAxis (Sumbu kuantisasi panjang)

Metode yang Diwarisi

Dari kelas org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean akhir	sama (objek objek)
akhir	kode hash ()
Operasi	op () Mengembalikan Operation yang mendasarinya
string terakhir	toString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkanKelas ()
ke dalam	kode hash ()
kekosongan akhir	beri tahu ()
kekosongan akhir	beri tahu Semua ()
Rangkaian	toString ()
kekosongan akhir	tunggu (arg panjang0, int arg1)
kekosongan akhir	tunggu (arg panjang0)
kekosongan akhir	tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.Operand

Output abstrak <U memperluas Angka>

sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

Metode Publik

Output publik <U> sebagai Output ()

Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

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

public static UniformDequantize <U> create ( Scope scope, Operand <T> input, Operand <Float> scales, Operand <Integer> zeroPoints, Class<U> Tout, Long quantizationMinVal, Long quantizationMaxVal, Options... options)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi UniformDequantize baru.

Parameter

cakupan	lingkup saat ini
memasukkan	Harus 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 ukuran 1D (input.dim_size(quantization_axis),) (kuantisasi per-sumbu).
titik nol	Nilai int32 digunakan sebagai titik_nol saat mengkuantisasi data asli yang diwakili oleh input. Kondisi bentuknya sama dengan sisik.
Mengintip	Jenis Tensor keluaran. Jenis tf.D dari: tf.qint8, tf.qint32
kuantisasiMinVal	Nilai min kuantisasi yang digunakan saat input dikuantisasi. Tujuan atribut ini biasanya (namun tidak terbatas pada) untuk menunjukkan rentang sempit, di mana ini diatur ke: `(Tin terendah) + 1` jika rentang sempit, dan `(Tin terendah)` sebaliknya. Misalnya, jika Tin adalah qint8, ini diatur ke -127 jika rentang sempit terkuantisasi atau -128 jika tidak.
kuantisasiMaxVal	Nilai maks kuantisasi yang digunakan saat input dikuantisasi. Tujuan atribut ini biasanya (namun tidak terbatas pada) menunjukkan rentang sempit, di mana ini disetel ke: `(Tout max)` untuk rentang sempit dan bukan rentang sempit. Misalnya, jika Tin adalah qint8, ini diatur ke 127.
pilihan	membawa nilai atribut opsional

Kembali

• contoh baru UniformDequantize

Keluaran publik <U> keluaran ()

Keluaran didekuantisasi Tensor of Tout, yang bentuknya sama dengan masukan.

UniformDequantize.Options quantizationAxis statis publik (Sumbu kuantisasi panjang)

Parameter

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