בצע נקודה מכוונטית של Tensor `lhs` ו-Tensor `rhs` מכוונטית כדי ליצור `פלט` קוונטי.
בהינתן `lhs` ו-`rhs` קוונטי, מבצע נקודה קוונטית על `lhs` ו-`rhs` כדי ליצור `פלט` כמותי. `lhs` ו-`rhs` חייבים להיות 2D Tensors וה-lhs.dim_size(1) חייב להתאים לrhs.dim_size(0). יש לכמת את `lhs` ו-`rhs` ב-Tensor, כאשר ערך הנתונים מקומת באמצעות הנוסחה: quantized_data = clip(original_data / scale + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val). גם `פלט` מקומת, תוך שימוש באותה נוסחה. אם 'rhs' מכומת לפי טנסור, ה'פלט' חייב להיות גם מיומת לפי טנסור.
כיתות מקוננות
מעמד | UniformQuantizedDot.Options | תכונות אופציונליות עבור UniformQuantizedDot |
שיטות ציבוריות
פלט <U> | asOutput () מחזירה את הידית הסמלית של טנזור. |
סטטי <U, T> UniformQuantizedDot <U> | create ( scope scope, Operand <T> lhs, Operand <T> rhs, Operand <Float> lhsScales, Operand <Integer> lhsZeroPoints, Operand <Float> rhsScales, Operand <Integer> rhsZeroPoints, Operand <Float> <Integer> <Integer, Operand > outputZeroPoints, Class<U> Tout, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal, Options... options) שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת UniformQuantizedDot חדשה. |
סטטי UniformQuantizedDot.Options | lhsQuantizationAxis (Long lhsQuantizationAxis) |
פלט <U> | פלט () הפלט 2D Tensor של Tout, שצורתו היא (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)). |
סטטי UniformQuantizedDot.Options | outputQuantizationAxis (Long outputQuantizationAxis) |
סטטי UniformQuantizedDot.Options | rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis) |
שיטות בירושה
שיטות ציבוריות
פלט ציבורי <U> asOutput ()
מחזירה את הידית הסמלית של טנזור.
כניסות לפעולות TensorFlow הן יציאות של פעולת TensorFlow אחרת. שיטה זו משמשת להשגת ידית סמלית המייצגת את חישוב הקלט.
public static UniformQuantizedDot <U> create ( Scope scope, Operand <T> lhs, Operand <T> rhs, Operand <Float> lhsScales, Operand <Integer> lhsZeroPoints, Operand <Float> rhsScales, Operand <Integer> rhsZeroPoint, Operand <Integer> rhsZeros > outputScales, Operand <Integer> outputZeroPoints, Class<U> Tout, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal) אפשרויות ...
שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת UniformQuantizedDot חדשה.
פרמטרים
תְחוּם | ההיקף הנוכחי |
---|---|
lhs | חייב להיות טנסור דו מימדי של פח. |
rhs | חייב להיות טנסור דו מימדי של פח. |
lhsscales | ערכי הציפה המשמשים כקנה מידה בעת כימות נתונים מקוריים שמייצגים lhs. חייב להיות טנסור סקלרי (lhs תומך רק בכימות פר-טנזור). |
lhsZeroPoints | ערכי int32 המשמשים כנקודת אפס בעת כימות נתונים מקוריים ש-lhs מייצג. אותו מצב צורה כמו lhs_scales. |
rhsScales | ערכי הציפה המשמשים כקנה מידה בעת כימות נתונים מקוריים ש-rhs מייצג. חייב להיות טנסור סקלרי (כיוונטיזציה לפי טנזור) או טנסור 1D בגודל (rhs.dim_size(1),) (כימות לכל ערוץ). |
rhsZeroPoints | ערכי int32 המשמשים כנקודת אפס בעת כימות נתונים מקוריים ש-rhs מייצג. אותו מצב צורה כמו rhs_scales. |
סולמות פלט | ערכי הציפה לשימוש כקנה מידה בעת כימות נתונים מקוריים שהפלט מייצג. חייב להיות טנסור סקלרי (כיוונטיזציה לפי טנסור) או טנסור 1D בגודל (output.dim_size(1),) (כימת לכל ערוץ). אם rhs מכומת לפי טנסור, הפלט חייב להיות מקומת גם לפי טנסור. משמעות הדבר היא שאם rhs_scales ו-rhs_zero_points הם טנסורים סקלאריים, פלט_סולמות ו-out_zero_points חייבים להיות טנסורים סקלאריים גם כן. |
outputZeroPoints | ערכי int32 המשמשים כנקודת אפס בעת כימות נתונים מקוריים שהפלט מייצג. אותו מצב צורה כמו rhs_scales. |
לְסַפְסֵר | סוג הפלט Tensor. |
lhsQuantizationMinVal | הערך המינימלי של הנתונים הכומתיים המאוחסנים ב-lhs. לדוגמה, אם Tin הוא qint8, יש להגדיר את זה ל-127 אם הטווח הצר מקומת או -128 אם לא. |
lhsQuantizationMaxVal | הערך המקסימלי של הנתונים הכומתיים המאוחסנים ב-rhs. לדוגמה, אם Tin הוא qint8, יש להגדיר זאת ל-127. |
rhsQuantizationMinVal | הערך המינימלי של הנתונים הכומתיים המאוחסנים ב-rhs. לדוגמה, אם Trhs הוא qint8, יש להגדיר את זה ל-127 אם הטווח הצר מקומת או -128 אם לא. |
rhsQuantizationMaxVal | הערך המקסימלי של הנתונים הכומתיים המאוחסנים ב-rhs. לדוגמה, אם Trhs הוא qint8, יש להגדיר זאת ל-127. |
outputQuantizationMinVal | הערך המינימלי של הנתונים הכומתיים המאוחסנים בפלט. לדוגמה, אם Tout הוא qint8, יש להגדיר את זה ל-127 אם הטווח הצר מקומת או -128 אם לא. |
outputQuantizationMaxVal | הערך המקסימלי של הנתונים הכומתיים המאוחסנים בפלט. לדוגמה, אם Tout הוא qint8, יש להגדיר זאת ל-127. |
אפשרויות | נושא ערכי תכונות אופציונליות |
החזרות
- מופע חדש של UniformQuantizedDot
public static UniformQuantizedDot.Options lhsQuantizationAxis (Long lhsQuantizationAxis)
פרמטרים
lhsQuantization Axis | מציין את אינדקס הממדים של הטנזור שבו מוחל קוונטיזציה לכל ציר עבור הפרוסות לאורך ממד זה. אם מוגדר ל-1 (ברירת מחדל), זה מצביע על קוונטיזציה לפי טנסור. עבור dot op lhs, רק קוונטיזציה לפי טנזור נתמכת. לפיכך, תכונה זו חייבת להיות מוגדרת ל-1. ערכים אחרים נדחים. |
---|
public static UniformQuantizedDot.Options outputQuantizationAxis (Long outputQuantizationAxis)
פרמטרים
outputQuantizationAxis | מציין את אינדקס הממדים של הטנזור שבו מוחל קוונטיזציה לכל ציר עבור הפרוסות לאורך ממד זה. אם מוגדר ל-1 (ברירת מחדל), זה מצביע על קוונטיזציה לפי טנסור. עבור פלט dot op, רק קוונטיזציה לפי טנסור או קוונטיזציה לכל ערוץ לאורך ממד 1 נתמכת. לפיכך, תכונה זו חייבת להיות מוגדרת ל-1 או 1. ערכים אחרים נדחים. |
---|
ציבורי סטטי UniformQuantizedDot.Options rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)
פרמטרים
rhsQuantizationAxis | מציין את אינדקס הממדים של הטנזור שבו מוחל קוונטיזציה לכל ציר עבור הפרוסות לאורך ממד זה. אם מוגדר ל-1 (ברירת מחדל), זה מצביע על קוונטיזציה לפי טנסור. עבור dot op rhs, רק קוונטיזציה לפי טנזור או קוונטיזציה לכל ערוץ לאורך ממד 1 נתמכת. לפיכך, תכונה זו חייבת להיות מוגדרת ל-1 או 1. ערכים אחרים נדחים. |
---|