UniformQuantizedAdd

सार्वजनिक अंतिम वर्ग UniformQuantizedAdd

परिमाणित `आउटपुट' बनाने के लिए परिमाणित टेंसर `एलएचएस` और परिमाणित टेंसर `आरएचएस` का परिमाणित जोड़ निष्पादित करें।

परिमाणित `lhs` और परिमाणित `rhs` को देखते हुए, परिमाणित `आउटपुट` बनाने के लिए `lhs` और `rhs` पर परिमाणित जोड़ निष्पादित करता है।

`UniformQuantizedAdd` नम्पी प्रसारण नियमों का पालन करता है। दो इनपुट सरणी आकृतियों की तुलना तत्व-वार की जाती है। अनुगामी आयामों से शुरू करते हुए, दोनों आयाम या तो बराबर होने चाहिए या उनमें से एक को 1 होना चाहिए।

`lhs` और `rhs` को टेंसर द्वारा परिमाणित किया जाना चाहिए, जहां डेटा मान को सूत्र का उपयोग करके परिमाणित किया जाता है:

quantized_data = clip(original_data / scale + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val)
 

`आउटपुट` को भी उसी सूत्र का उपयोग करके परिमाणित किया जाता है।

यदि `lhs` और `आउटपुट` दोनों प्रति-अक्ष परिमाणित हैं, तो परिमाणीकरण अक्ष का मिलान होना चाहिए। इसके अलावा, यदि `rhs` और `आउटपुट` दोनों प्रति-अक्ष परिमाणित हैं, तो परिमाणीकरण अक्ष का मिलान होना चाहिए। मिलान का मतलब है कि प्रसारण के संबंध में जोड़ते समय अक्ष का मिलान होना चाहिए। अर्थात दोनों ऑपरेंड `lhs` और `rhs` के लिए, यदि `operand.quantization_axis` >= 0 और `output.quantization_axis` >= 0, `operand.dims` - `operand.quantization_axis` `output.dims' के बराबर होना चाहिए ` - `आउटपुट.क्वांटाइजेशन_एक्सिस`।

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा

UniformQuantizedAdd.Options

UniformQuantizedAdd के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <T>	आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर <T> UniformQuantizedजोड़ें <T>	बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> lhs, ऑपरेंड <T> rhs, ऑपरेंड <फ्लोट> lhsस्केल्स, ऑपरेंड <Integer> lhsZeroPoints, ऑपरेंड <फ्लोट> rhsस्केल्स, ऑपरेंड <Integer> rhsZeroPoints, ऑपरेंड <फ्लोट> आउटपुटस्केल्स, ऑपरेंड <इंटेगर > आउटपुटजीरोप्वाइंट, लंबा एलएचएसक्वांटाइजेशनमिनवैल, लंबा एलएचएसक्वांटाइजेशनमैक्सवैल, लंबा आरएचएसक्वांटाइजेशनमिनवैल, लंबा आरएचएसक्वांटाइजेशनमैक्सवैल, लंबा आउटपुटक्वांटाइजेशनमिनवैल, लंबा आउटपुटक्वांटाइजेशनमैक्सवैल, विकल्प... विकल्प) एक नए UniformQuantizedAdd ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्थिर UniformQuantizedAdd.Options	lhsQuantizationAxis (लंबा lhsQuantizationAxis)
आउटपुट <T>	आउटपुट () आउटपुट परिमाणित टेंसर।
स्थिर UniformQuantizedAdd.Options	आउटपुटक्वांटाइजेशनएक्सिस (लंबा आउटपुटक्वांटाइजेशनएक्सिस)
स्थिर UniformQuantizedAdd.Options	rhsQuantizationAxis (लंबा rhsQuantizationAxis)

विरासत में मिली विधियाँ

कक्षा org.tensorflow.op.PrimitiveOp से

अंतिम बूलियन	बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक	हैशकोड ()
संचालन	ऑप () अंतर्निहित Operation लौटाता है
अंतिम स्ट्रिंग	स्ट्रिंग ()

कक्षा java.lang.Object से

बूलियन	बराबर (ऑब्जेक्ट arg0)
अंतिम कक्षा<?>	गेटक्लास ()
int यहाँ	हैशकोड ()
अंतिम शून्य	सूचित करें ()
अंतिम शून्य	सभी को सूचित करें ()
डोरी	स्ट्रिंग ()
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1)
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0)
अंतिम शून्य	इंतज़ार ()

इंटरफ़ेस org.tensorflow.Operand से

सार आउटपुट <टी>

आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()

टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।

TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedAdd <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> lhs, ऑपरेंड <T> rhs, ऑपरेंड <फ्लोट> lhsस्केल्स, ऑपरेंड <Integer> lhsZeroPoints, ऑपरेंड <फ्लोट> rhsस्केल्स, ऑपरेंड <Integer> rhsZeroPoints, ऑपरेंड <फ्लोट > आउटपुटस्केल, ऑपरेंड <पूर्णांक> आउटपुटज़ीरोप्वाइंट, लंबा lhsQuantizationMinVal, लंबा lhsQuantizationMaxVal, लंबा rhsQuantizationMinVal, लंबा rhsQuantizationMaxVal, लंबा आउटपुटQuantizationMinVal, लंबा आउटपुटQuantizationMaxVal, विकल्प... विकल्प)

एक नए UniformQuantizedAdd ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर

दायरा	वर्तमान दायरा
एलएचएस	एक परिमाणित टेंसर होना चाहिए.
आरएचएस	एक परिमाणित टेंसर होना चाहिए.
एलएचएसस्केल्स	'एलएचएस' का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को परिमाणित करते समय फ्लोट वैल्यू का उपयोग स्केल कारकों के रूप में किया जाता है।
lhsZeroPoints	`lhs` का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को परिमाणित करते समय int32 मान को शून्य अंक के रूप में उपयोग किया जाता है। `lhs_scales` के साथ समान आकार होना चाहिए।
rhsस्केल्स	'आरएचएस' का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को परिमाणित करते समय फ्लोट वैल्यू का उपयोग स्केल कारकों के रूप में किया जाता है।
rhsZeroPoints	`rhs` का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को परिमाणित करते समय int32 मान को शून्य अंक के रूप में उपयोग किया जाता है। `rhs_scales` के साथ समान आकार होना चाहिए।
आउटपुटस्केल्स	'आउटपुट' का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को परिमाणित करते समय स्केल कारकों के रूप में उपयोग करने के लिए फ्लोट वैल्यू।
आउटपुटज़ीरोपॉइंट्स	आउटपुट का प्रतिनिधित्व करने वाले मूल डेटा को परिमाणित करते समय int32 मान को शून्य अंक के रूप में उपयोग किया जाता है। `आउटपुट_स्केल्स` के साथ समान आकार होना चाहिए।
lhsQuantizationMinVal	`lhs` में संग्रहीत परिमाणित डेटा का न्यूनतम मान। उदाहरण के लिए, यदि `टिन`` `qint8` है, तो इसे -127 पर सेट किया जाना चाहिए यदि संकीर्ण सीमा परिमाणित है या -128 यदि नहीं।
lhsQuantizationMaxVal	`एलएचएस` में संग्रहीत परिमाणित डेटा का अधिकतम मूल्य। उदाहरण के लिए, यदि `टिन` `qint8` है, तो इसे 127 पर सेट किया जाना चाहिए।
rhsQuantizationMinVal	`rhs` में संग्रहीत परिमाणित डेटा का न्यूनतम मान। उदाहरण के लिए, यदि `टिन`` `qint8` है, तो इसे -127 पर सेट किया जाना चाहिए यदि संकीर्ण सीमा परिमाणित है या -128 यदि नहीं।
rhsQuantizationMaxVal	`rhs` में संग्रहीत परिमाणित डेटा का अधिकतम मान। उदाहरण के लिए, यदि `टिन` `qint8` है, तो इसे 127 पर सेट किया जाना चाहिए।
आउटपुटक्वांटिज़ेशनमिनवैल	`आउटपुट` में संग्रहीत परिमाणित डेटा का न्यूनतम मान। उदाहरण के लिए, यदि `टाउट` `qint8` है, तो इसे -127 पर सेट किया जाना चाहिए यदि संकीर्ण सीमा परिमाणित है या -128 यदि नहीं।
आउटपुटक्वांटिज़ेशनमैक्सवैल	`आउटपुट` में संग्रहीत परिमाणित डेटा का अधिकतम मूल्य। उदाहरण के लिए, यदि `टाउट` `qint8` है, तो इसे 127 पर सेट किया जाना चाहिए।
विकल्प	वैकल्पिक गुण मान रखता है

रिटर्न

• UniformQuantizedAdd का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedAdd.Options lhsQuantizationAxis (लंबा lhsQuantizationAxis)

पैरामीटर

lhsQuantizationAxis	टेंसर के आयाम सूचकांक को इंगित करता है जहां उस आयाम के साथ स्लाइस के लिए प्रति-अक्ष परिमाणीकरण लागू किया जाता है। यदि -1 (डिफ़ॉल्ट) पर सेट किया जाता है, तो यह प्रति-टेंसर परिमाणीकरण को इंगित करता है। `एलएचएस` के लिए, केवल प्रति-टेंसर परिमाणीकरण समर्थित है। इस प्रकार, इसे -1 पर सेट किया जाना चाहिए। अन्य मान OpKernel निर्माण में त्रुटि उत्पन्न करेंगे।

सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()

आउटपुट परिमाणित टेंसर।

सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedAdd.Options आउटपुटक्वांटाइजेशनएक्सिस (लंबा आउटपुटक्वांटाइजेशनएक्सिस)

पैरामीटर

आउटपुटक्वांटिज़ेशनएक्सिस

टेंसर के आयाम सूचकांक को इंगित करता है जहां उस आयाम के साथ स्लाइस के लिए प्रति-अक्ष परिमाणीकरण लागू किया जाता है। यदि -1 (डिफ़ॉल्ट) पर सेट किया जाता है, तो यह प्रति-टेंसर परिमाणीकरण को इंगित करता है। `आउटपुट` के लिए, केवल `आउटपुट_फीचर_डाइमेंशन` के साथ प्रति-टेंसर परिमाणीकरण या प्रति-चैनल परिमाणीकरण समर्थित है। इस प्रकार, इसे -1 या `dimension_numbers.output_feature_dimension` पर सेट किया जाना चाहिए। अन्य मान OpKernel निर्माण में त्रुटि उत्पन्न करेंगे।

सार्वजनिक स्थैतिक UniformQuantizedAdd.Options rhsQuantizationAxis (लंबा rhsQuantizationAxis)

पैरामीटर

rhsQuantizationAxis

टेंसर के आयाम सूचकांक को इंगित करता है जहां उस आयाम के साथ स्लाइस के लिए प्रति-अक्ष परिमाणीकरण लागू किया जाता है। यदि -1 (डिफ़ॉल्ट) पर सेट किया जाता है, तो यह प्रति-टेंसर परिमाणीकरण को इंगित करता है। `rhs` के लिए, केवल `kernel_output_feature_dimension` के साथ प्रति-टेंसर परिमाणीकरण या प्रति-चैनल परिमाणीकरण समर्थित है। इस प्रकार, इसे -1 या `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension` पर सेट किया जाना चाहिए। अन्य मान OpKernel निर्माण में त्रुटि उत्पन्न करेंगे।