คำเตือน: API นี้เลิกใช้งานแล้วและจะถูกลบออกใน TensorFlow เวอร์ชันในอนาคตหลังจาก การแทนที่ เสถียรแล้ว

UniformDequantize

คลาสสุดท้ายสาธารณะ UniformDequantize

ดำเนินการ dequantization บน `อินพุต' เทนเซอร์เชิงปริมาณ

ให้ `อินพุต' เชิงปริมาณซึ่งถูกหาปริมาณโดยใช้ `มาตราส่วน` และ `ศูนย์_points` ทำการดีควอนไทซ์โดยใช้สูตร: dequantized_data = (quantized_data - zero_point) * มาตราส่วน

คลาสที่ซ้อนกัน

ระดับ UniformDequantize.Options แอ็ตทริบิวต์เสริมสำหรับ UniformDequantize

วิธีการสาธารณะ

เอาท์พุต <U>
เป็นเอาต์พุต ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลเชิงสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
คงที่ <U ขยายจำนวน T> UniformDequantize <U>
สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต, อินพุตตัวถูกดำเนินการ <T>, มาตราส่วนตัวดำเนินการ <Float>, ตัวดำเนิน การ <จำนวนเต็ม> zeroPoints , คลาส<U> Tout, quantization MinVal แบบยาว, quantizationMaxVal แบบยาว, ตัวเลือก... )
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ปิดการดำเนินการ UniformDequantize ใหม่
เอาท์พุต <U>
เอาท์พุท ()
เอาท์พุต dequantized เทนเซอร์ของ Tout ซึ่งมีรูปร่างเหมือนกับอินพุต
คงที่ UniformDequantize.Options
quantizationAxis (แกน quantization แบบยาว)

วิธีการสืบทอด

วิธีการสาธารณะ

เอาต์พุต สาธารณะ <U> asOutput ()

ส่งกลับค่าแฮนเดิลเชิงสัญลักษณ์ของเทนเซอร์

อินพุตสำหรับการทำงานของ TensorFlow เป็นเอาต์พุตของการดำเนินการอื่นของ TensorFlow วิธีนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงเชิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณของอินพุต

UniformDequantize สาธารณะแบบคงที่ <U> สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต, อินพุตตัวถูกดำเนินการ <T>, มาตราส่วนตัวดำเนินการ <Float>, ตัวถูกดำเนิน การ <จำนวนเต็ม> ศูนย์จุด, คลาส<U> Tout, quantization MinVal แบบยาว, quantizationMaxVal แบบยาว, ตัวเลือก... )

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ปิดการดำเนินการ UniformDequantize ใหม่

พารามิเตอร์
ขอบเขต ขอบเขตปัจจุบัน
ป้อนข้อมูล ต้องเป็นเทนเซอร์ของดีบุก
ตาชั่ง ค่าทศนิยมที่ใช้เป็นมาตราส่วนเมื่อทำการหาปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่อินพุตเป็นตัวแทน ต้องเป็นเมตริกซ์สเกลาร์หาก quantization_axis เป็น -1 (การหาปริมาณต่อเมตริกซ์) มิฉะนั้น 1D เมตริกซ์ของขนาด (input.dim_size(quantization_axis)) (การหาปริมาณต่อแกน)
zeroPoints ค่า int32 ที่ใช้เป็น zero_point เมื่อทำการหาปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่อินพุตเป็นตัวแทน สภาพรูปร่างเดียวกับตาชั่ง
ตู่ ประเภทของเทนเซอร์เอาต์พุต tf.Dประเภทจาก: tf.qint8, tf.qint32
quantizationMinVal ค่าต่ำสุดของการหาปริมาณที่ใช้เมื่ออินพุตถูกหาปริมาณ โดยทั่วไป จุดประสงค์ของแอตทริบิวต์นี้ (แต่ไม่จำกัดเพียง) เพื่อระบุช่วงแคบ โดยตั้งค่าเป็น: `(ดีบุกต่ำสุด) + 1` ถ้าช่วงแคบ และ `(ดีบุกต่ำสุด)` มิฉะนั้น ตัวอย่างเช่น หาก Tin เป็น qint8 ค่านี้จะถูกตั้งค่าเป็น -127 หากใช้ช่วงแคบในเชิงปริมาณ หรือ -128 หากไม่ใช่
quantizationMaxVal ค่าสูงสุดของการหาปริมาณที่ใช้เมื่ออินพุตถูกหาปริมาณ จุดประสงค์ของแอตทริบิวต์นี้โดยทั่วไป (แต่ไม่จำกัดเพียง) ระบุช่วงแคบ โดยตั้งค่าเป็น: `(Tout max)` สำหรับทั้งช่วงแคบและไม่ใช่ช่วงแคบ ตัวอย่างเช่น ถ้า Tin คือ qint8 ค่านี้จะถูกตั้งค่าเป็น 127
ตัวเลือก ดำเนินการค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก
คืนสินค้า
  • อินสแตนซ์ใหม่ของ UniformDequantize

เอาต์พุต สาธารณะ <U> เอาต์พุต ()

เอาท์พุต dequantized เทนเซอร์ของ Tout ซึ่งมีรูปร่างเหมือนกับอินพุต

คงที่สาธารณะ UniformDequantize.Options quantizationAxis (Long quantizationAxis)

พารามิเตอร์
quantizationAxis ระบุดัชนีมิติของเทนเซอร์ที่ใช้การหาปริมาณตามแกนสำหรับสไลซ์ตามมิตินั้น หากตั้งค่าเป็น -1 (ค่าเริ่มต้น) สิ่งนี้บ่งชี้ถึงการหาปริมาณต่อเมตริกซ์ มิฉะนั้นจะต้องตั้งค่าภายในช่วง [0, input.dims())