UniformQuantizedDot

คลาสสุดท้ายสาธารณะ UniformQuantizedDot

ดำเนินการจุดเชิงปริมาณของเทนเซอร์เชิงปริมาณ `lhs` และเทนเซอร์เชิงปริมาณ `rhs` เพื่อสร้าง `ผลลัพธ์` เชิงปริมาณ

กำหนด `lhs` เชิงปริมาณและ `rhs` เชิงปริมาณ ดำเนินการจุดเชิงปริมาณบน `lhs` และ `rhs` เพื่อสร้าง `ผลลัพธ์` เชิงปริมาณ `lhs` และ `rhs` ต้องเป็น 2D Tensor และ lhs.dim_size(1) ต้องตรงกับ rhs.dim_size(0) `lhs` และ `rhs` จะต้องถูกวัดค่าเทนเซอร์ โดยที่ค่าข้อมูลจะถูกหาปริมาณโดยใช้สูตร: quantized_data = clip(original_data / scale + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val) `เอาต์พุต 'ยังถูกวัดปริมาณโดยใช้สูตรเดียวกัน หาก 'rhs' ถูกหาปริมาณต่อเมตริกซ์ `เอาต์พุต' จะต้องถูกหาปริมาณต่อเมตริกซ์ด้วย

คลาสที่ซ้อนกัน

ระดับ

UniformQuantizedDot.Options

แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ UniformQuantizedDot

วิธีการสาธารณะ

เอาท์พุต <U>	เป็นเอาต์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลเชิงสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
คงที่ <U, T> UniformQuantizedDot <U>	สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต, ตัวถูกดำเนินการ <T> lhs , ตัวถูกดำเนิน การ <T> rhs, ตัวถูกดำเนินการ <ลอย> lhsScales , ตัวถูกดำเนินการ <จำนวนเต็ม> lhsZeroPoints , ตัวถูกดำเนิน การ <ลอย> rhsScales , ตัวถูกดำเนินการ <จำนวนเต็ม> rhsZeroPoints , ตัวถูกดำเนิน การ <, ตัวถูกดำเนินการ> outputScales > outputZeroPoints, Class<U> Tout, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal, Options... ) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ปิดการดำเนินการ UniformQuantizedDot ใหม่
คง เครื่องแบบQuantizedDot.Options	lhsQuantizationAxis (ยาว lhsQuantizationAxis)
เอาท์พุต <U>	เอาท์พุท () เอาต์พุต 2D Tensor ของ Tout ซึ่งมีรูปร่างเป็น (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1))
คง เครื่องแบบQuantizedDot.Options	outputQuantizationAxis (เอาต์พุตยาวQuantizationAxis)
คง เครื่องแบบQuantizedDot.Options	rhsQuantizationAxis (ยาว rhsQuantizationAxis)

วิธีการสืบทอด

จากคลาส org.tensorflow.op.PrimitiveOp

บูลีนสุดท้าย	เท่ากับ (วัตถุ obj)
intสุดท้าย	แฮชโค้ด ()
การดำเนินการ	ออฟ () ส่งกลับ Operation พื้นฐาน
สตริงสุดท้าย	toString ()

จากคลาส java.lang.Object

บูลีน	เท่ากับ (วัตถุ arg0)
คลาสสุดท้าย<?>	getClass ()
int	แฮชโค้ด ()
สุดท้ายเป็นโมฆะ	แจ้ง ()
สุดท้ายเป็นโมฆะ	แจ้งทั้งหมด ()
สตริง	toString ()
สุดท้ายเป็นโมฆะ	รอ (arg ยาว, int arg1)
สุดท้ายเป็นโมฆะ	รอ (ยาว arg0)
สุดท้ายเป็นโมฆะ	รอ ()

จากอินเทอร์เฟซ org.tensorflow.Operand

บทคัดย่อ เอาท์พุต <U>

เป็นเอาต์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลเชิงสัญลักษณ์ของเทนเซอร์

วิธีการสาธารณะ

เอาต์พุต สาธารณะ <U> asOutput ()

ส่งกลับค่าแฮนเดิลเชิงสัญลักษณ์ของเทนเซอร์

อินพุตสำหรับการทำงานของ TensorFlow เป็นเอาต์พุตของการดำเนินการอื่นของ TensorFlow วิธีนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงเชิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณของอินพุต

UniformQuantizedDot สาธารณะแบบคงที่ <U> สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต, ตัวถูกดำเนินการ <T> lhs , ตัวถูกดำเนิน การ <T> rhs, ตัวถูกดำเนินการ <Float> lhsScales , ตัวถูกดำเนินการ <จำนวนเต็ม> lhsZeroPoints , ตัวดำเนิน การ <Float> rhsScales , ตัวถูกดำเนินการ <จำนวนเต็ม> rhsZeroFloat > outputScales, Operand <Integer> outputZeroPoints, Class <U> Tout, Long lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Long outputQuantizationMinVal, Long outputQuantizationMaxVal, ตัวเลือก... )

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ปิดการดำเนินการ UniformQuantizedDot ใหม่

พารามิเตอร์

ขอบเขต	ขอบเขตปัจจุบัน
lhs	ต้องเป็น 2D Tensor ของ Tin
rhs	ต้องเป็น 2D Tensor ของ Tin
lhsScales	ค่าทศนิยมที่ใช้เป็นมาตราส่วนเมื่อทำการหาปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่ lhs เป็นตัวแทน ต้องเป็นเมตริกซ์สเกลาร์ (lhs รองรับเฉพาะการหาปริมาณต่อเมตริกซ์เท่านั้น)
lhsZeroPoints	ค่า int32 ที่ใช้เป็น zero_point เมื่อทำการหาปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่ lhs เป็นตัวแทน สภาพรูปร่างเดียวกับ lhs_scales
rhsScales	ค่าทศนิยมที่ใช้เป็นมาตราส่วนเมื่อทำการหาปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่ rhs เป็นตัวแทน ต้องเป็นเมตริกซ์สเกลาร์ (การหาปริมาณต่อเมตริกซ์) หรือเมตริกซ์ 1 มิติ (rhs.dim_size(1),) (การหาปริมาณตามช่องสัญญาณ)
rhsZeroPoints	ค่า int32 ที่ใช้เป็น zero_point เมื่อทำการหาปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่ rhs เป็นตัวแทน สภาพรูปร่างเดียวกันกับ rhs_scales
outputScales	ค่าทศนิยมที่จะใช้เป็นมาตราส่วนเมื่อทำการหาปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่แสดงผลลัพธ์ ต้องเป็นเมตริกซ์สเกลาร์ (การหาปริมาณต่อเมตริกซ์) หรือเมตริกซ์ 1 มิติ (เอาต์พุต.dim_size(1),) (การหาปริมาณตามช่องสัญญาณ) ถ้า rhs ถูกหาปริมาณต่อเทนเซอร์ เอาต์พุตจะต้องถูกหาปริมาณต่อเมตริกซ์ด้วย ซึ่งหมายความว่าหาก rhs_scales และ rhs_zero_points เป็นเมตริกซ์สเกลาร์ output_scales และ output_zero_points ต้องเป็นเมตริกซ์สเกลาร์ด้วย
ผลลัพธ์ZeroPoints	ค่า int32 ที่ใช้เป็น zero_point เมื่อทำการหาปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่แสดงผลลัพธ์ สภาพรูปร่างเดียวกันกับ rhs_scales
ตู่	ประเภทของเทนเซอร์เอาต์พุต
lhsQuantizationMinVal	ค่าต่ำสุดของข้อมูลเชิงปริมาณที่จัดเก็บใน lhs ตัวอย่างเช่น หาก Tin เป็น qint8 จะต้องตั้งค่าเป็น -127 หากใช้ช่วงแคบในเชิงปริมาณ หรือ -128 หากไม่ใช่
lhsQuantizationMaxVal	ค่าสูงสุดของข้อมูลเชิงปริมาณที่จัดเก็บไว้ใน rhs ตัวอย่างเช่น ถ้า Tin เป็น qint8 ต้องตั้งค่านี้เป็น 127
rhsQuantizationMinVal	ค่าต่ำสุดของข้อมูลเชิงปริมาณที่จัดเก็บไว้ใน rhs ตัวอย่างเช่น หาก Trhs เป็น qint8 จะต้องตั้งค่านี้เป็น -127 หากช่วงที่แคบลง quantized หรือ -128 หากไม่ใช่
rhsQuantizationMaxVal	ค่าสูงสุดของข้อมูลเชิงปริมาณที่จัดเก็บไว้ใน rhs ตัวอย่างเช่น ถ้า Trhs เป็น qint8 ต้องตั้งค่านี้เป็น 127
ผลลัพธ์QuantizationMinVal	ค่าต่ำสุดของข้อมูลเชิงปริมาณที่จัดเก็บไว้ในเอาต์พุต ตัวอย่างเช่น หาก Tout เป็น qint8 จะต้องตั้งค่านี้เป็น -127 หากใช้ช่วงที่แคบหรือ -128 หากไม่ใช่
ผลลัพธ์QuantizationMaxVal	ค่าสูงสุดของข้อมูลเชิงปริมาณที่จัดเก็บไว้ในเอาต์พุต ตัวอย่างเช่น ถ้า Tout เป็น qint8 ต้องตั้งค่านี้เป็น 127
ตัวเลือก	ดำเนินการค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก

คืนสินค้า

• อินสแตนซ์ใหม่ของ UniformQuantizedDot

UniformQuantizedDot.Options แบบคงที่สาธารณะ lhsQuantizationAxis (LhsQuantizationAxis แบบยาว)

พารามิเตอร์

lhsQuantizationAxis	ระบุดัชนีมิติของเทนเซอร์ที่ใช้การหาปริมาณตามแกนสำหรับสไลซ์ตามมิตินั้น หากตั้งค่าเป็น -1 (ค่าเริ่มต้น) สิ่งนี้บ่งชี้ถึงการหาปริมาณต่อเมตริกซ์ สำหรับ dot op lhs รองรับเฉพาะการหาปริมาณต่อเมตริกซ์เท่านั้น ดังนั้น ต้องตั้งค่าแอตทริบิวต์นี้เป็น -1 ค่าอื่นๆ ถูกปฏิเสธ

เอาต์พุต สาธารณะ <U> เอาต์พุต ()

เอาต์พุต 2D Tensor ของ Tout ซึ่งมีรูปร่างเป็น (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1))

UniformQuantizedDot.Options outputQuantizationAxis แบบ คงที่สาธารณะ (Long outputQuantizationAxis)

พารามิเตอร์

ผลลัพธ์QuantizationAxis	ระบุดัชนีมิติของเทนเซอร์ที่ใช้การหาปริมาณตามแกนสำหรับสไลซ์ตามมิตินั้น หากตั้งค่าเป็น -1 (ค่าเริ่มต้น) สิ่งนี้บ่งชี้ถึงการหาปริมาณต่อเมตริกซ์ สำหรับเอาต์พุต dot op รองรับเฉพาะการหาปริมาณต่อเทนเซอร์หรือการหาปริมาณต่อช่องสัญญาณตามมิติที่ 1 ดังนั้น ต้องตั้งค่าแอตทริบิวต์นี้เป็น -1 หรือ 1 ค่าอื่นๆ จะถูกปฏิเสธ

UniformQuantizedDot.Options แบบคงที่ สาธารณะ rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)

พารามิเตอร์

rhsQuantizationAxis	ระบุดัชนีมิติของเทนเซอร์ที่ใช้การหาปริมาณตามแกนสำหรับสไลซ์ตามมิตินั้น หากตั้งค่าเป็น -1 (ค่าเริ่มต้น) สิ่งนี้บ่งชี้ถึงการหาปริมาณต่อเมตริกซ์ สำหรับ dot op rhs รองรับเฉพาะการหาปริมาณต่อเมตริกซ์หรือการหาปริมาณตามช่องสัญญาณตามมิติที่ 1 ดังนั้น ต้องตั้งค่าแอตทริบิวต์นี้เป็น -1 หรือ 1 ค่าอื่นๆ จะถูกปฏิเสธ