UniformQuantizedDot

clase final pública UniformQuantizedDot

Ejecute el punto cuantificado del Tensor cuantificado `lhs` y el Tensor cuantificado `rhs` para obtener una `salida` cuantificada.

Dado `lhs` cuantificado y `rhs` cuantificado, realiza un punto cuantificado en `lhs` y `rhs` para hacer una `salida` cuantificada. `lhs` y `rhs` deben ser tensores 2D y lhs.dim_size(1) debe coincidir con rhs.dim_size(0). `lhs` y `rhs` deben ser tensores cuantificados, donde el valor de los datos se cuantifica mediante la fórmula: datos_cuantizados = clip(datos_originales/escala + punto_cero, valor_mínimo_cuantificación, valor_máximo_cuantificación). La `salida` también se cuantifica, utilizando la misma fórmula. Si `rhs` está cuantificado por tensor, `output` también debe estar cuantificado por tensor.

Clases anidadas

clase

UniformQuantizedDot.Options

Atributos opcionales para UniformQuantizedDot

Métodos públicos

Salida <U>	como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estático <U, T> UniformQuantizedDot <U>	create ( Alcance alcance, Operando <T> lhs, Operando <T> rhs, Operando <Flotante> lhsScales, Operando <Entero> lhsZeroPoints, Operando <Flotante> rhsScales, Operando <Entero> rhsZeroPoints, Operando <Flotante> outputScales, Operando <Entero > outputZeroPoints, Class<U> Tout, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal, Opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación UniformQuantizedDot.
UniformQuantizedDot.Options estático	lhsQuantizationAxis (LhsQuantizationAxis largo)
Salida <U>	salida () El tensor 2D de salida de Tout, cuya forma es (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)).
UniformQuantizedDot.Options estático	eje de cuantificación de salida (eje de cuantificación de salida largo)
UniformQuantizedDot.Options estático	rhsQuantizationAxis (rhsQuantizationAxis largo)

Métodos Heredados

De la clase org.tensorflow.op.PrimitiveOp

booleano final	es igual a (Objeto obj)
int final	código hash ()
Operación	op () Devuelve la Operation subyacente
cadena final	a la cadena ()

De la clase java.lang.Object

booleano	es igual a (Objeto arg0)
clase final<?>	obtenerClase ()
En t	código hash ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notificar a todos ()
Cuerda	a la cadena ()
vacío final	espera (largo arg0, int arg1)
vacío final	esperar (largo arg0)
vacío final	espera ()

Desde la interfaz org.tensorflow.Operand

salida abstracta <U>

como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Métodos públicos

Salida pública <U> como salida ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas de las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

public static UniformQuantizedDot <U> create ( Alcance alcance, Operando <T> lhs, Operando <T> rhs, Operando <Flotante> lhsScales, Operando <Entero> lhsZeroPoints, Operando <Flotante> rhsScales, Operando <Entero> rhsZeroPoints, Operando <Flotante > escalas de salida, operando <entero> puntos cero de salida, clase <U> Tout, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal, Opciones... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación UniformQuantizedDot.

Parámetros

alcance	alcance actual
izq.	Debe ser un tensor 2D de estaño.
derecho	Debe ser un tensor 2D de estaño.
lhsBalanzas	Los valores flotantes utilizados como escala al cuantificar los datos originales que representa lhs. Debe ser un tensor escalar (lhs solo admite cuantización por tensor).
lhsZeroPoints	Los valores int32 utilizados como punto_cero al cuantificar los datos originales que representa lhs. Misma condición de forma que lhs_scales.
rhsEscalas	Los valores flotantes utilizados como escala al cuantificar los datos originales que representa rhs. Debe ser un tensor escalar (cuantificación por tensor) o un tensor 1D de tamaño (rhs.dim_size(1),) (cuantificación por canal).
rhsZeroPuntos	Los valores int32 utilizados como punto_cero al cuantificar los datos originales que representa rhs. Misma condición de forma que rhs_scales.
escalas de salida	Los valores flotantes que se utilizarán como escalas al cuantificar los datos originales que representa la salida. Debe ser un tensor escalar (cuantificación por tensor) o un tensor 1D de tamaño (output.dim_size(1),) (cuantificación por canal). Si rhs está cuantificado por tensor, la salida también debe estar cuantificada por tensor. Esto significa que si rhs_scales y rhs_zero_points son tensores escalares, output_scales y output_zero_points también deben ser tensores escalares.
salidaZeroPoints	Los valores int32 utilizados como punto_cero al cuantificar los datos originales que representa la salida. Misma condición de forma que rhs_scales.
Revendedor	El tipo de Tensor de salida.
lhsQuantizationMinVal	El valor mínimo de los datos cuantificados almacenados en lhs. Por ejemplo, si Tin es qint8, debe establecerse en -127 si se cuantifica el rango estrecho o en -128 si no.
lhsQuantizationMaxVal	El valor máximo de los datos cuantificados almacenados en rhs. Por ejemplo, si Tin es qint8, debe establecerse en 127.
rhsQuantizationMinVal	El valor mínimo de los datos cuantificados almacenados en rhs. Por ejemplo, si Trhs es qint8, debe establecerse en -127 si se cuantifica en rango estrecho o -128 en caso contrario.
rhsQuantizationMaxVal	El valor máximo de los datos cuantificados almacenados en rhs. Por ejemplo, si Trhs es qint8, debe establecerse en 127.
salidaCuantizaciónMinVal	El valor mínimo de los datos cuantificados almacenados en la salida. Por ejemplo, si Tout es qint8, debe establecerse en -127 si se cuantifica el rango estrecho o en -128 si no.
salidaCuantificaciónMaxVal	El valor máximo de los datos cuantificados almacenados en la salida. Por ejemplo, si Tout es qint8, debe establecerse en 127.
opciones	lleva valores de atributos opcionales

Devoluciones

• una nueva instancia de UniformQuantizedDot

public static UniformQuantizedDot.Options lhsQuantizationAxis (LhsQuantizationAxis largo)

Parámetros

lhsQuantizationAxis	Indica el índice de dimensión del tensor donde se aplica la cuantificación por eje para los cortes a lo largo de esa dimensión. Si se establece en -1 (predeterminado), indica cuantización por tensor. Para dot op lhs, solo se admite la cuantificación por tensor. Por lo tanto, este atributo debe establecerse en -1. Otros valores son rechazados.

Salida pública <U> salida ()

El tensor 2D de salida de Tout, cuya forma es (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)).

public static UniformQuantizedDot.Options outputQuantizationAxis (Long outputQuantizationAxis)

Parámetros

eje de cuantificación de salida

Indica el índice de dimensión del tensor donde se aplica la cuantificación por eje para los cortes a lo largo de esa dimensión. Si se establece en -1 (predeterminado), indica cuantización por tensor. Para la salida punto op, solo se admite la cuantificación por tensor o la cuantificación por canal a lo largo de la dimensión 1. Por lo tanto, este atributo debe establecerse en -1 o 1. Se rechazan otros valores.

público estático UniformQuantizedDot.Options rhsQuantizationAxis (Largo rhsQuantizationAxis)

Parámetros

rhsQuantizationAxis

Indica el índice de dimensión del tensor donde se aplica la cuantificación por eje para los cortes a lo largo de esa dimensión. Si se establece en -1 (predeterminado), indica cuantización por tensor. Para punto op rhs, solo se admite la cuantificación por tensor o la cuantificación por canal a lo largo de la dimensión 1. Por lo tanto, este atributo debe establecerse en -1 o 1. Se rechazan otros valores.