UniformDequantize

публичный финальный класс UniformDequantize

Выполните деквантование на квантованном «входе» Тензора.

Учитывая квантованный «вход», который был квантован с использованием «масштабов» и «нулевых_точек», выполняется деквантование по формуле: dequantized_data = (quantized_data - нулевая_точка) * масштаб.

Вложенные классы

сорт UniformDequantize.Options Дополнительные атрибуты для UniformDequantize

Публичные методы

Выход <U>
какВывод ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
static <U расширяет число, T> UniformDequantize <U>
create ( Область действия , ввод операнда <T>, масштабы операнда <Float>, операнд <Integer> нулевые точки, класс <U> Tout, длинное квантованиеMinVal, длинное квантованиеMaxVal, параметры ... )
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию UniformDequantize.
Выход <U>
выход ()
Выходной деквантованный тензор Tout, форма которого аналогична входной.
статический UniformDequantize.Options
quantizationAxis (длинная ось квантования)

Унаследованные методы

Публичные методы

публичный вывод <U> asOutput ()

Возвращает символический дескриптор тензора.

Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.

public static UniformDequantize <U> create (область области действия , ввод операнда <T>, масштабы операнда <Float>, операнд <Integer> нулевых точек, Class<U> Tout, Long quantizationMinVal, Long quantizationMaxVal, Options... options)

Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию UniformDequantize.

Параметры
объем текущий объем
вход Должно быть, Тензор Олова.
Весы Значения с плавающей запятой, используемые в качестве масштаба при квантовании исходных данных, которые представляют входные данные. Должен быть скалярным тензором, если quantization_axis равен -1 (квантование по тензору), в противном случае 1D-тензор размера (input.dim_size(quantization_axis)) (квантование по оси).
ноль баллов Значения int32, используемые в качестве нулевых точек при квантовании исходных данных, которые представляют входные данные. Состояние формы такое же, как у весов.
Реклама Тип вывода Тензор. tf.DType из: tf.qint8, tf.qint32.
квантованиеMinVal Минимальное значение квантования, которое использовалось при квантовании входных данных. Целью этого атрибута обычно (но не ограничивается) является указание узкого диапазона, где для него установлено значение: `(Tinсамый низкий) + 1`, если узкий диапазон, и `(Tinсамый низкий)` в противном случае. Например, если Tin равен qint8, оно устанавливается на -127, если квантовано в узком диапазоне, или -128, если нет.
квантованиеMaxVal Максимальное значение квантования, которое использовалось при квантовании ввода. Целью этого атрибута обычно (но не ограничивается) является указание узкого диапазона, где для него установлено значение `(Tout max)` как для узкого диапазона, так и для не узкого диапазона. Например, если Tin равен qint8, ему будет присвоено значение 127.
параметры содержит значения необязательных атрибутов
Возврат
  • новый экземпляр UniformDequantize

публичный вывод <U> вывод ()

Выходной деквантованный тензор Tout, форма которого аналогична входной.

public static UniformDequantize.Options quantizationAxis (Long quantizationAxis)

Параметры
квантованиеОсь Указывает индекс размерности тензора, в котором к срезам вдоль этого измерения применяется поосевое квантование. Если установлено значение -1 (по умолчанию), это указывает на потензорное квантование. В противном случае он должен быть установлен в диапазоне [0, input.dims()).