float Tensor 'lhs'와 양자화 Tensor 'rhs'의 하이브리드 양자화 컨볼루션을 수행합니다.
float 'lhs'와 양자화된 'rhs'가 주어지면 내부적으로 'lhs'에 대해 양자화를 수행한 다음 양자화된 'lhs' 및 'rhs'에 대해 양자화된 컨볼루션을 수행합니다.
`lhs`의 내부 양자화는 `Trhs`, 동적 범위, 배치당(`dimension_numbers.input_batch_dimension` 축을 따른 축별), 비대칭 및 좁은 범위가 아닌(범위는 [Trhs_MIN, Trhs_MAX])에 대한 양자화입니다. .
`lhs`와 `rhs`는 동일한 순위의 Tensor여야 하며 다음 모양 조건을 충족해야 합니다. - lhs_feature % feature_group_count == 0 - lhs_feature % rhs_input_feature == 0 - lhs_feature / feature_group_count == rhs_input_feature - rhs_output_feature % feature_group_count == 0 - lhs_batch % 배치_그룹_수 == 0 - rhs_output_feature % 배치_그룹_수 == 0
`rhs`는 양자화된 Tensor여야 합니다. 여기서 해당 데이터 값은 다음 공식을 사용하여 양자화됩니다: 퀀타이즈_데이터 = 클립(원래_데이터 / 스케일 + 제로_포인트, 퀀타이즈_최소_발, 퀀타이즈_최대_발).
중첩 클래스
수업 | 균일QuantizedConvolutionHybrid.Options | UniformQuantizedConvolutionHybrid 의 선택적 속성 |
공개 방법
출력 <V> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
정적 UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | 배치그룹카운트 (긴 배치그룹카운트) |
static <V는 Number를 확장하고, T는 Number를 확장하고, U> UniformQuantizedConvolutionHybrid <V> | |
정적 UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | 차원 번호 (문자열 차원 번호) |
정적 UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | explicitPadding (List<Long>explicitPadding) |
정적 UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | featureGroupCount (긴 featureGroupCount) |
정적 UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | lhsDilation (List<Long> lhsDilation) |
출력 <V> | 출력 () 'Tout'의 출력 텐서, 'lhs' 및 'rhs'와 순위가 동일합니다. |
정적 UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | rhsDilation (List<Long> rhsDilation) |
정적 UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | rhsQuantizationAxis (긴 rhsQuantizationAxis) |
정적 UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | windowStrides (List<Long> windowStrides) |
상속된 메서드
공개 방법
공개 출력 <V> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 균일 QuantizedConvolutionHybrid.Options 배치그룹카운트 (긴 배치그룹카운트)
매개변수
배치그룹수 | 일괄 그룹 수입니다. 그룹화된 필터에 사용됩니다. Output_feature의 제수여야 합니다. |
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public staticUniformQuantizedConvolutionHybrid <V> create ( Scope 범위, Operand <T> lhs, Operand <U> rhs, Operand <Float> rhsScales, Operand <Integer> rhsZeroPoints, Class<V> Tout, String padding, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, 옵션... 옵션)
새로운UniformQuantizedConvolutionHybrid 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
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ㅋㅋㅋ | 'Tlhs'의 양자화되지 않은 Tensor여야 합니다(등급 >= 3). |
rhs | 'lhs'와 동일한 순위인 'Trhs'의 양자화된 텐서여야 합니다. |
rhsScale | 'rhs'가 나타내는 원본 데이터를 양자화할 때 배율 인수로 사용되는 부동 소수점 값입니다. 텐서별 양자화를 위한 스칼라 텐서이거나, 채널별 양자화를 위한 'rhs.dim_size(kernel_output_feature_dimension)' 크기의 1D 텐서여야 합니다. |
rhsZeroPoints | `rhs`가 나타내는 원본 데이터를 양자화할 때 zero_point로 사용되는 int32 값입니다. `rhs_scales`와 모양 조건이 동일합니다. |
암표 장수 | 출력 텐서의 유형입니다. |
심 | 사용할 패딩 알고리즘 유형을 나타내는 `"SAME"`, `"VALID"` 또는 `"EXPLICIT"`의 문자열. |
rhs양자화MinVal | 'rhs'에 저장된 양자화된 데이터의 최소값입니다. 예를 들어 `Trhs`가 qint8인 경우 좁은 범위가 양자화되면 -127로 설정되어야 하고, 그렇지 않으면 -128로 설정되어야 합니다. |
rhsQuantizationMaxVal | 'rhs'에 저장된 양자화된 데이터의 최대값입니다. 예를 들어 'Trhs'가 qint8인 경우 127로 설정해야 합니다. |
옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- UniformQuantizedConvolutionHybrid의 새로운 인스턴스
공개 정적 균일 QuantizedConvolutionHybrid.Options 차원Numbers (문자열 차원Numbers)
매개변수
차원번호 | 컨볼루션 연산에 대한 차원 정보의 구조. 빈 문자열(기본값) 또는 tensorflow.UniformQuantizedConvolutionDimensionNumbersAttr proto의 직렬화된 문자열이어야 합니다. 빈 문자열인 경우 기본값은 `("NCHW", "OIHW", "NCHW")`입니다(2D 컨볼루션의 경우). |
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공개 정적 유니폼QuantizedConvolutionHybrid.OptionsexplicitPadding ( List<Long>explicitPadding)
매개변수
명시적 패딩 | `padding` 속성이 `"EXPLICIT"`인 경우 각 lhs 공간 차원의 시작과 끝에서 명시적 패딩을 나타내는 목록으로 설정되어야 합니다. 그렇지 않으면 이 속성은 비어 있어야 합니다. (사용되는 경우) 크기 2 * (lhs 공간 차원 수)의 목록이어야 합니다. 여기서 (explicit_padding[2 * i],explicit_padding[2 * i + 1])은 space_dimensions[i](start_padding, end_padding)을 나타냅니다. |
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공개 정적 균일 QuantizedConvolutionHybrid.Options featureGroupCount (Long featureGroupCount)
매개변수
featureGroupCount | 기능 그룹의 수입니다. 그룹화된 컨볼루션에 사용됩니다. lhs_feature와output_feature의 제수여야 합니다. |
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공개 정적 UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options lhsDilation (List<Long> lhsDilation)
매개변수
lhs확장 | 'lhs'의 각 공간 차원에 적용할 확장 인자입니다. 빈 목록(기본값) 또는 크기 목록(lhs 공간 차원 수)이어야 합니다. 목록이 비어 있으면 각 lhs 공간 차원의 확장이 1로 설정됩니다. |
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공개 정적 균일 QuantizedConvolutionHybrid.Options rhsDilation (List<Long> rhsDilation)
매개변수
rhs확장 | 'rhs'의 각 공간 차원에 적용할 확장 인자입니다. 빈 목록(기본값) 또는 크기 목록(rhs 공간 차원 수)이어야 합니다. 목록이 비어 있으면 각 rhs 공간 차원의 확장이 1로 설정됩니다. |
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공개 정적 균일 QuantizedConvolutionHybrid.Options rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)
매개변수
rhs양자화축 | 해당 차원에 따른 조각에 축당 양자화가 적용되는 텐서의 차원 인덱스를 나타냅니다. -1(기본값)로 설정하면 텐서별 양자화를 나타냅니다. 'rhs'의 경우 kernel_output_feature_dimension에 따른 텐서별 양자화 또는 채널별 양자화만 지원됩니다. 따라서 이 속성은 -1 또는 `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension`으로 설정되어야 합니다. 다른 값은 OpKernel 구성 시 오류를 발생시킵니다. |
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공개 정적 균일 QuantizedConvolutionHybrid.Options windowStrides (List<Long> windowStrides)
매개변수
창스트라이드 | 'lhs'의 각 공간 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 보폭입니다. 빈 목록(기본값) 또는 크기 목록(공간 차원 수)이어야 합니다. 빈 목록이 제공되면 각 공간 차원의 보폭은 1로 설정됩니다. |
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