คำเตือน: API นี้เลิกใช้งานแล้วและจะถูกลบออกใน TensorFlow เวอร์ชันในอนาคตหลังจาก การแทนที่ เสถียรแล้ว

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

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