UniformQuantize

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস UniformQuantize

টেনসর `ইনপুট`-এ পরিমাপকরণ সম্পাদন করুন।

প্রদত্ত `ইনপুট`, `স্কেল` এবং `শূন্য_পয়েন্ট`, সূত্র ব্যবহার করে পরিমাপ করা হয়: কোয়ান্টাইজড_ডেটা = ফ্লোর(ইনপুট_ডেটা * (1.0f / স্কেল) + 0.5f) + শূন্য_পয়েন্ট

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস UniformQuantize.Options UniformQuantize জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <U>
আউটপুট হিসাবে ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
static <U, T প্রসারিত সংখ্যা> UniformQuantize <U>
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> ইনপুট, অপারেন্ড <ফ্লোট> স্কেল, অপারেন্ড <পূর্ণসংখ্যা> জিরোপয়েন্ট, ক্লাস<U> টাউট, লং কোয়ান্টাইজেশন মিনভাল, লং কোয়ান্টাইজেশন ম্যাক্সভাল, বিকল্প... বিকল্প)
একটি নতুন UniformQuantize অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
আউটপুট <U>
আউটপুট ()
টাউটের আউটপুট কোয়ান্টাইজড টেনসর, যার আকৃতি ইনপুটের মতো।
স্ট্যাটিক UniformQuantize.Options
quantizationAxis (লং কোয়ান্টাইজেশনঅ্যাক্সিস)

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <U> হিসাবে আউটপুট ()

একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক ইউনিফর্মকুয়ান্টাইজ <U> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> ইনপুট, অপারেন্ড <ফ্লোট> স্কেল, অপারেন্ড <ইন্টেজার> জিরোপয়েন্টস, ক্লাস<U> টাউট, লং কোয়ান্টাইজেশনমিনভাল, লং কোয়ান্টাইজেশন ম্যাক্সভাল, বিকল্প... বিকল্প)

একটি নতুন UniformQuantize অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
ইনপুট টিনের টেনসর হতে হবে।
দাঁড়িপাল্লা `ইনপুট` পরিমাপ করতে স্কেল(গুলি) হিসাবে ব্যবহার করা ফ্লোট মান(গুলি)৷ quantization_axis -1 (per-tensor quantization), অন্যথায় 1D Tensor of size (input.dim_size(quantization_axis),) (per-axis quantization) হলে অবশ্যই একটি স্কেলার টেনসর হতে হবে।
জিরোপয়েন্ট `ইনপুট` পরিমাপ করতে শূন্য_পয়েন্ট হিসেবে ব্যবহার করা int32 মান(গুলি)৷ দাঁড়িপাল্লা হিসাবে একই আকৃতি অবস্থা.
টাউট আউটপুট টেনসরের ধরন। থেকে একটি tf.DT টাইপ: tf.float32
quantizationMinVal `ইনপুট` পরিমাপ করার জন্য কোয়ান্টাইজেশন ন্যূনতম মান। এই অ্যাট্রিবিউটের উদ্দেশ্য হল সাধারণত সংকীর্ণ পরিসর নির্দেশ করা (তবে সীমাবদ্ধ নয়), যেখানে এটি সেট করা হয়: `(টিন সর্বনিম্ন) + 1` যদি সংকীর্ণ পরিসর হয়, এবং অন্যথায় `(টিন সর্বনিম্ন)`। উদাহরণস্বরূপ, টিন যদি qint8 হয়, তাহলে এটি -127 তে সেট করা হয় যদি সংকীর্ণ পরিসীমা পরিমাপ করা হয় বা না হলে -128।
quantizationMaxVal পরিমাপকরণের সর্বোচ্চ মান `ইনপুট` পরিমাপ করার জন্য। এই অ্যাট্রিবিউটের উদ্দেশ্য সাধারণত সংকীর্ণ পরিসর নির্দেশ করে (কিন্তু এতে সীমাবদ্ধ নয়), যেখানে এটি সেট করা আছে: `(টাউট সর্বোচ্চ)` সংকীর্ণ পরিসরের জন্য এবং সংকীর্ণ পরিসর নয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি টিন qint8 হয়, এটি 127 এ সেট করা হয়েছে।
বিকল্প ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে
রিটার্নস
  • UniformQuantize এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <U> আউটপুট ()

টাউটের আউটপুট কোয়ান্টাইজড টেনসর, যার আকৃতি ইনপুটের মতো।

পাবলিক স্ট্যাটিক ইউনিফর্ম কোয়ান্টাইজ। অপশন quantizationAxis (লং কোয়ান্টাইজেশনঅ্যাক্সিস)

পরামিতি
quantizationAxis টেনসরের মাত্রা সূচক নির্দেশ করে যেখানে সেই মাত্রা বরাবর স্লাইসের জন্য প্রতি-অক্ষের পরিমাপ প্রয়োগ করা হয়। যদি -1 (ডিফল্ট) তে সেট করা থাকে তবে এটি প্রতি-টেনসর পরিমাপ নির্দেশ করে। অন্যথায়, এটি অবশ্যই পরিসীমা [0, input.dims()) এর মধ্যে সেট করতে হবে।