Peringatan: API ini tidak digunakan lagi dan akan dihapus di versi TensorFlow mendatang setelah penggantinya stabil.

UniformQuantizedDot

UniformQuantizedDot kelas akhir publik

Lakukan titik terkuantisasi dari Tensor `lhs` terkuantisasi dan Tensor `rhs` terkuantisasi untuk membuat `output` terkuantisasi.

Diberikan `lhs` terkuantisasi dan `rhs` terkuantisasi, melakukan titik terkuantisasi pada `lhs` dan `rhs` untuk membuat `output` terkuantisasi. `lhs` dan `rhs` harus Tensor 2D dan lhs.dim_size(1) harus cocok dengan rhs.dim_size(0). `lhs` dan `rhs` harus dikuantisasi Tensor, di mana nilai data dikuantisasi menggunakan rumus: quantized_data = clip(original_data / scale + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val). `output` juga dikuantisasi, menggunakan rumus yang sama. Jika `rhs` dikuantisasi per-tensor, `output` harus juga dikuantisasi per-tensor.

Kelas Bersarang

kelas UniformQuantizedDot.Options Atribut opsional untuk UniformQuantizedDot

Metode Publik

Keluaran <U>
sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
statis <U, T> UniformQuantizedDot <U>
buat ( Lingkup lingkup, Operan <T> lhs, Operan <T> rhs, Operan <Float> lhsScales, Operand <Integer> lhsZeroPoints, Operand <Float> rhsScales , Operand <Integer> rhsZeroPoints, Operand <Float> > outputZeroPoints, Class<U> Tout, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal, Options... options)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi UniformQuantizedDot baru.
UniformQuantizedDot.Options statis
lhsQuantizationAxis (Sumbu lhsQuantization Panjang)
Keluaran <U>
keluaran ()
Tensor 2D keluaran Tout, yang bentuknya adalah (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)).
UniformQuantizedDot.Options statis
outputQuantizationAxis (Output panjangQuantizationAxis)
UniformQuantizedDot.Options statis
rhsQuantizationAxis (Sumbu rhsQuantization Panjang)

Metode yang Diwarisi

Metode Publik

Output publik <U> sebagai Output ()

Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

Input ke operasi TensorFlow adalah output dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static UniformQuantizedDot <U> create ( Scope scope, Operand <T> lhs, Operand <T> rhs, Operand <Float> lhsScales, Operand <Integer> lhsZeroPoints, Operand <Float> rhsScales, Operand <Integer> rhsZ > outputScales, Operand <Integer> outputZeroPoints, Class<U> Tout, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantization ...MaxVal, Options )

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi UniformQuantizedDot baru.

Parameter
cakupan lingkup saat ini
lhs Harus Tensor 2D dari Tin.
rhs Harus Tensor 2D dari Tin.
lhsScales Nilai float yang digunakan sebagai skala saat mengkuantisasi data asli yang diwakili oleh lhs. Harus Tensor skalar (lhs hanya mendukung kuantisasi per-tensor).
lhsZeroPoints Nilai int32 digunakan sebagai titik_nol saat mengkuantisasi data asli yang diwakili lhs. Kondisi bentuk yang sama seperti lhs_scales.
rhsScales Nilai float yang digunakan sebagai skala saat mengkuantisasi data asli yang diwakili rhs. Harus berupa Tensor skalar (kuantisasi per tensor) atau ukuran Tensor 1D (rhs.dim_size(1),) (kuantisasi per saluran).
rhsZeroPoints Nilai int32 digunakan sebagai titik_nol saat mengkuantisasi data asli yang diwakili oleh rhs. Kondisi bentuk yang sama dengan rhs_scales.
Timbangan keluaran Nilai float yang akan digunakan sebagai skala saat mengkuantisasi data asli yang diwakili oleh output. Harus berupa Tensor skalar (kuantisasi per tensor) atau ukuran Tensor 1D (output.dim_size(1),) (kuantisasi per saluran). Jika rhs dikuantisasi per-tensor, output harus juga dikuantisasi per-tensor. Ini berarti bahwa jika rhs_scales dan rhs_zero_points adalah Tensor skalar, output_scales dan output_zero_points juga harus Tensor skalar.
keluaranZeroPoints Nilai int32 digunakan sebagai zero_point saat mengkuantisasi data asli yang diwakili oleh output. Kondisi bentuk yang sama dengan rhs_scales.
Mengintip Jenis Tensor keluaran.
lhsKuantisasiMinVal Nilai min dari data terkuantisasi yang disimpan dalam lhs. Misalnya, jika Tin adalah qint8, ini harus diatur ke -127 jika rentang sempit terkuantisasi atau -128 jika tidak.
lhsQuantizationMaxVal Nilai maksimal dari data terkuantisasi yang disimpan dalam rhs. Misalnya, jika Tin adalah qint8, ini harus disetel ke 127.
rhsKuantisasiMinVal Nilai min dari data terkuantisasi yang disimpan dalam rhs. Misalnya, jika Trhs adalah qint8, ini harus diatur ke -127 jika rentang sempit terkuantisasi atau -128 jika tidak.
rhsQuantizationMaxVal Nilai maksimal dari data terkuantisasi yang disimpan dalam rhs. Misalnya, jika Trhs adalah qint8, ini harus disetel ke 127.
keluaranKuantisasiMinVal Nilai min dari data terkuantisasi yang disimpan dalam output. Misalnya, jika Tout adalah qint8, ini harus disetel ke -127 jika rentang sempit terkuantisasi atau -128 jika tidak.
keluaranQuantizationMaxVal Nilai maksimal dari data terkuantisasi yang disimpan dalam output. Misalnya, jika Tout adalah qint8, ini harus disetel ke 127.
pilihan membawa nilai atribut opsional
Kembali
  • contoh baru UniformQuantizedDot

UniformQuantizedDot.Options publik statis lhsQuantizationAxis ( LhsQuantizationAxis panjang)

Parameter
lhsQuantizationAxis Menunjukkan indeks dimensi tensor tempat kuantisasi per sumbu diterapkan untuk irisan sepanjang dimensi tersebut. Jika diatur ke -1 (default), ini menunjukkan kuantisasi per-tensor. Untuk operasi titik, hanya kuantisasi per tensor yang didukung. Dengan demikian, atribut ini harus disetel ke -1. Nilai lain ditolak.

Keluaran publik <U> keluaran ()

Tensor 2D keluaran Tout, yang bentuknya adalah (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)).

output UniformQuantizedDot.Options publik statisQuantizationAxis (Output panjangQuantizationAxis)

Parameter
keluaranQuantizationAxis Menunjukkan indeks dimensi tensor tempat kuantisasi per sumbu diterapkan untuk irisan sepanjang dimensi tersebut. Jika diatur ke -1 (default), ini menunjukkan kuantisasi per-tensor. Untuk output dot op, hanya kuantisasi per-tensor atau kuantisasi per-saluran sepanjang dimensi 1 yang didukung. Jadi, atribut ini harus disetel ke -1 atau 1. Nilai lain ditolak.

UniformQuantizedDot.Options publik statisQuantizationAxis (RhsQuantizationAxis panjang)

Parameter
rhsQuantizationAxis Menunjukkan indeks dimensi tensor tempat kuantisasi per sumbu diterapkan untuk irisan sepanjang dimensi tersebut. Jika diatur ke -1 (default), ini menunjukkan kuantisasi per-tensor. Untuk operasi titik, hanya kuantisasi per tensor atau kuantisasi per saluran di sepanjang dimensi 1 yang didukung. Jadi, atribut ini harus disetel ke -1 atau 1. Nilai lain ditolak.