UniformQuantizedDotHybrid

الطبقة النهائية العامة الموحدةQuantizedDotHybrid

تنفيذ نقطة كمية هجينة من Tensor العائمة `lhs` والموتر الكمي `rhs`.

بالنظر إلى التعويم `lhs` و`rhs` المكمما، يتم إجراء التكميم داخليًا على `lhs`، ثم إجراء نقطة كمية على lhs و`rhs` المكممين. التكميم الداخلي في `lhs` هو تكميم لـ qint8، النطاق الديناميكي، لكل دفعة (لكل محور على طول المحور 0)، نطاق غير متماثل، وليس ضيقًا (النطاق هو [-128، 127]). يجب أن يكون `lhs` و`rhs` عبارة عن Tensors ثنائية الأبعاد ويجب أن يتطابق lhs.dim_size(1) مع rhs.dim_size(0). يجب أن يكون `rhs` موترًا كميًا، حيث يتم قياس قيمة بياناته باستخدام الصيغة: quantized_data = clip(original_data /scale + Zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val).

فئات متداخلة

فصل الموحدةQuantizedDotHybrid.Options السمات الاختيارية لـ UniformQuantizedDotHybrid

الأساليب العامة

الإخراج <الخامس>
كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
ثابت <V يمتد الرقم، T يمتد الرقم، U> الموحدةQuantizedDotHybrid <V>
إنشاء (نطاق النطاق ، المعامل <T> lhs، المعامل <U> rhs، المعامل <Float> rhsScales، المعامل <Integer> rhsZeroPoints، Class <V> Tout، Long rhsQuantizationMinVal، Long rhsQuantizationMaxVal، Options... options)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية UnionQuantizedDotHybrid جديدة.
الإخراج <الخامس>
انتاج ()
مخرج Tensor ثنائي الأبعاد لـ Tout، وشكله (lhs.dim_size(0)، rhs.dim_size(1)).
ثابت منتظم QuantizedDotHybrid.Options
rhsQuantizationAxis (محور rhsQuantizationAxis الطويل)

الطرق الموروثة

الأساليب العامة

الإخراج العام <V> كإخراج ()

إرجاع المقبض الرمزي للموتر.

المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.

إنشاء نظام موحد ثابت عام <V> ( نطاق النطاق ، المعامل <T> lhs، المعامل <U> rhs، المعامل <Float> rhsScales، المعامل <Integer> rhsZeroPoints، Class <V> Tout، Long rhsQuantizationMinVal، Long rhsQuantizationMaxVal، Options.. . خيارات)

طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية UnionQuantizedDotHybrid جديدة.

حدود
نِطَاق النطاق الحالي
lhs يجب أن يكون موتر ثنائي الأبعاد لـ Tlhs.
rhs يجب أن يكون موتر ثنائي الأبعاد لـ Trhs.
rhsScales القيمة (القيم) العائمة المستخدمة كمقياس عند قياس البيانات الأصلية التي يمثلها rhs. يجب أن يكون موترًا عددًا (تكميمًا لكل موتر) أو موترًا أحادي الأبعاد للحجم (rhs.dim_size(1)،) (تكميمًا لكل قناة).
rhsZeroPoints قيمة (قيم) int32 المستخدمة كنقطة صفر عند قياس البيانات الأصلية التي يمثلها rhs. نفس حالة الشكل مثل rhs_scales.
توت نوع موتر الإخراج.
rhsQuantizationMinVal القيمة الدنيا للبيانات الكمية المخزنة في rhs. على سبيل المثال، إذا كانت قيمة Trhs هي qint8، فيجب ضبط ذلك على -127 إذا كان النطاق الضيق مكمّمًا أو -128 إذا لم يكن كذلك.
rhsQuantizationMaxVal القيمة القصوى للبيانات الكمية المخزنة في rhs. على سبيل المثال، إذا كانت قيمة Trhs هي qint8، فيجب ضبطها على 127.
خيارات يحمل قيم السمات الاختيارية
عائدات
  • مثيل جديد لـ UnionQuantizedDotHybrid

الإخراج العام <V> الإخراج ()

مخرج Tensor ثنائي الأبعاد لـ Tout، وشكله (lhs.dim_size(0)، rhs.dim_size(1)). بيانات الإخراج هي بيانات الإخراج الأصلية نفسها (غير كمية).

ثابت عام موحد QuantizedDotHybrid.Options rhsQuantizationAxis (طويل rhsQuantizationAxis)

حدود
rhsQuantizationAxis يشير إلى مؤشر البعد الخاص بالموتر حيث يتم تطبيق التكميم لكل محور على الشرائح الموجودة على طول هذا البعد. إذا تم التعيين على -1 (افتراضي)، فهذا يشير إلى تكميم كل موتر. بالنسبة إلى dot op rhs، يتم دعم التكميم لكل موتر أو التكميم لكل قناة على طول البعد 1 فقط. وبالتالي، يجب تعيين هذه السمة إلى -1 أو 1. ويتم رفض القيم الأخرى.