UniformQuantizedDot

classe final pública UniformQuantizedDot

Execute o ponto quantizado do Tensor quantizado `lhs` e do Tensor quantizado `rhs` para fazer a `saída` quantizada.

Dado `lhs` quantizado e `rhs` quantizado, executa ponto quantizado em `lhs` e `rhs` para fazer `saída` quantizada. `lhs` e `rhs` devem ser tensores 2D e lhs.dim_size(1) deve corresponder a rhs.dim_size(0). `lhs` e `rhs` devem ser quantizados Tensor, onde o valor dos dados é quantizado usando a fórmula: quantized_data = clip(original_data / scale + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val). `output` também é quantizado, usando a mesma fórmula. Se `rhs` for quantizado por tensor, `output` também deve ser quantizado por tensor.

Classes aninhadas

classe UniformQuantizedDot.Options Atributos opcionais para UniformQuantizedDot

Métodos públicos

Saída <U>
comoSaída ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
estático <U, T> UniformQuantizedDot <U>
create ( Escopo do escopo, Operando <T> lhs, Operando <T> rhs, Operando <Float> lhsScales, Operando <Integer> lhsZeroPoints, Operando <Float> rhsScales, Operando <Integer> rhsZeroPoints, Operando <Float> outputScales, Operando <Integer > outputZeroPoints, Class<U> Tout, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal, Options... options)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação UniformQuantizedDot.
static UniformQuantizedDot.Options
lhsQuantizationAxis (Long lhsQuantizationAxis)
Saída <U>
saída ()
O Tensor 2D de saída de Tout, cuja forma é (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)).
static UniformQuantizedDot.Options
outputQuantizationAxis (Long outputQuantizationAxis)
static UniformQuantizedDot.Options
rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)

Métodos Herdados

Métodos públicos

Public Output <U> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico de um tensor.

As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static UniformQuantizedDot <U> create ( Escopo do escopo, Operando <T> lhs, Operando <T> rhs, Operando <Float> lhsScales, Operando <Integer> lhsZeroPoints, Operando <Float> rhsScales, Operando <Integer> rhsZeroPoints, Operando <Float > outputScales, Operando <Integer> outputZeroPoints, Class<U> Tout, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal, Options... options)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação UniformQuantizedDot.

Parâmetros
alcance escopo atual
lhs Deve ser um tensor 2D de estanho.
direito Deve ser um tensor 2D de estanho.
lhs Scales O(s) valor(es) flutuante(s) usado(s) como escala ao quantificar os dados originais que lhs representa. Deve ser um tensor escalar (lhs suporta apenas quantização por tensor).
lhsZeroPoints Os valores int32 usados ​​como zero_point ao quantificar os dados originais que lhs representa. Mesma condição de forma que lhs_scales.
rhs Scales O(s) valor(es) flutuante(s) usado(s) como escala ao quantificar os dados originais que rhs representa. Deve ser um tensor escalar (quantização por tensor) ou tensor 1D de tamanho (rhs.dim_size(1),) (quantização por canal).
rhsZeroPoints Os valores int32 usados ​​como zero_point ao quantificar os dados originais que rhs representa. Mesma condição de forma que rhs_scales.
outputScales Os valores flutuantes a serem usados ​​como escalas ao quantificar os dados originais que a saída representa. Deve ser um tensor escalar (quantização por tensor) ou tensor 1D de tamanho (output.dim_size(1),) (quantização por canal). Se rhs for quantizado por tensor, a saída também deve ser quantizada por tensor. Isso significa que se rhs_scales e rhs_zero_points forem tensores escalares, output_scales e output_zero_points também devem ser tensores escalares.
outputZeroPoints Os valores int32 usados ​​como zero_point ao quantificar os dados originais que a saída representa. Mesma condição de forma que rhs_scales.
Tout O tipo de Tensor de saída.
lhsQuantizationMinVal O valor mínimo dos dados quantizados armazenados em lhs. Por exemplo, se Tin for qint8, deve ser definido como -127 se for quantizado em faixa estreita ou -128 se não for.
lhsQuantizationMaxVal O valor máximo dos dados quantizados armazenados em rhs. Por exemplo, se Tin for qint8, deve ser definido como 127.
rhsQuantizationMinVal O valor mínimo dos dados quantizados armazenados em rhs. Por exemplo, se Trhs for qint8, deve ser definido como -127 se for quantizado em faixa estreita ou -128 se não for.
rhsQuantizationMaxVal O valor máximo dos dados quantizados armazenados em rhs. Por exemplo, se Trhs for qint8, isso deve ser definido como 127.
outputQuantizationMinVal O valor mínimo dos dados quantizados armazenados na saída. Por exemplo, se Tout for qint8, deve ser definido como -127 se for quantizado em faixa estreita ou -128 se não for.
outputQuantizationMaxVal O valor máximo dos dados quantizados armazenados na saída. Por exemplo, se Tout for qint8, deve ser definido como 127.
opções carrega valores de atributos opcionais
Devoluções
  • uma nova instância de UniformQuantizedDot

public static UniformQuantizedDot.Options lhsQuantizationAxis (Long lhsQuantizationAxis)

Parâmetros
lhsQuantizationAxis Indica o índice de dimensão do tensor onde a quantização por eixo é aplicada para as fatias ao longo dessa dimensão. Se definido como -1 (padrão), indica quantização por tensor. Para dot op lhs, apenas a quantização por tensor é suportada. Assim, este atributo deve ser definido como -1. Outros valores são rejeitados.

saída pública <U> saída ()

O Tensor 2D de saída de Tout, cuja forma é (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)).

public static UniformQuantizedDot.Options outputQuantizationAxis (Long outputQuantizationAxis)

Parâmetros
outputQuantizationAxis Indica o índice de dimensão do tensor onde a quantização por eixo é aplicada para as fatias ao longo dessa dimensão. Se definido como -1 (padrão), indica quantização por tensor. Para saída dot op, apenas a quantização por tensor ou quantização por canal ao longo da dimensão 1 é suportada. Assim, este atributo deve ser definido como -1 ou 1. Outros valores são rejeitados.

public static UniformQuantizedDot.Options rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)

Parâmetros
rhsQuantizationAxis Indica o índice de dimensão do tensor onde a quantização por eixo é aplicada para as fatias ao longo dessa dimensão. Se definido como -1 (padrão), indica quantização por tensor. Para dot op rhs, apenas a quantização por tensor ou quantização por canal ao longo da dimensão 1 é suportada. Assim, este atributo deve ser definido como -1 ou 1. Outros valores são rejeitados.