تحذير: تم إهمال واجهة برمجة التطبيقات هذه وستتم إزالتها في إصدار مستقبلي من TensorFlow بعد استقرار الاستبدال .

UniformQuantizedDotHybrid

عامة من الدرجة النهائية UniformQuantizedDotHybrid

أداء نقطة كمية هجينة من موتر عائم "lhs" وموتر كمي "rhs".

بالنظر إلى الطفو "lhs" و "rhs" الكمي ، يجري داخليًا تكميمًا على "lhs" ، ثم ينفذ نقطة كمية على lhs و "rhs" الكمية. التكميم الداخلي على "lhs" هو تكميم لـ qint8 ، النطاق الديناميكي ، لكل دفعة (لكل محور على طول المحور 0) ، غير متماثل ، وليس نطاق ضيق (النطاق هو [-128 ، 127]). يجب أن يكون `lhs` و` rhs` موترًا ثنائي الأبعاد ويجب أن يتطابق lhs.dim_size (1) مع rhs.dim_size (0). يجب تحديد "rhs" كميًا Tensor ، حيث يتم تحديد قيمة بياناته باستخدام الصيغة: quantized_data = clip (original_data / scale + zero_point، quantization_min_val، quantization_max_val).

فئات متداخلة

صف دراسي UniformQuantizedDotHybrid.Options السمات الاختيارية لـ UniformQuantizedDotHybrid

الطرق العامة

الإخراج <V>
asOutput ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
ثابت <V يمتد الرقم ، T يمتد الرقم ، U> UniformQuantizedDotHybrid <V>
إنشاء ( نطاق النطاق ، المعامل <T> lhs ، المعامل <U> rhs ، المعامل <Float> rhsScales ، عامل التشغيل <Integer> rhsZeroPoints ، الفئة <V> Tout ، Long rhsQuantizationMinVal ، Long rhsQuantizationMaxVal ، Options ... options)
طريقة المصنع لإنشاء فئة التفاف لعملية UniformQuantizedDotHybrid جديدة.
الإخراج <V>
الإخراج ()
موتر الإخراج 2D لـ Tout ، وشكله هو (lhs.dim_size (0) ، rhs.dim_size (1)).
ثابت UniformQuantizedDotHybrid.Options
rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)

الطرق الموروثة

الطرق العامة

الإخراج العام <V> كإخراج ()

إرجاع المقبض الرمزي للموتر.

المدخلات لعمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. تستخدم هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب المدخلات.

إنشاء عام ثابت UniformQuantizedDotHybrid <V> ( نطاق النطاق ، عامل التشغيل <T> lhs ، المعامل <U> rhs ، عامل التشغيل <Float> rhsScales ، عامل التشغيل <Integer> rhsZeroPoints ، الفئة <V> Tout ، Long rhsQuantizationMinVal ، خيارات طويلة. . خيارات)

طريقة المصنع لإنشاء فئة التفاف لعملية UniformQuantizedDotHybrid جديدة.

المعلمات
مجال النطاق الحالي
lhs يجب أن يكون موترًا ثنائي الأبعاد لـ Tlhs.
rhs يجب أن يكون موترًا ثنائي الأبعاد لـ Trhs.
rhs الموازين القيمة (القيم) العائمة المستخدمة كمقياس عند قياس البيانات الأصلية التي تمثلها rhs. يجب أن يكون موترًا عدديًا (تكمية لكل موتر) أو موتر 1D بالحجم (rhs.dim_size (1) ،) (تكمية لكل قناة).
rhsZeroPoints قيمة (قيم) int32 المستخدمة كنقطة صفرية عند قياس البيانات الأصلية التي تمثلها rhs. نفس حالة الشكل مثل rhs_scales.
توت نوع موتر الإخراج.
rhs الكمية الحد الأدنى لقيمة البيانات الكمية المخزنة بصيغة rhs. على سبيل المثال ، إذا كانت Trhs هي qint8 ، فيجب ضبط هذا على -127 إذا كان النطاق الضيق محددًا أو -128 إذا لم يكن كذلك.
rhsQuantizationMaxVal القيمة القصوى للبيانات الكمية المخزنة بصيغة rhs. على سبيل المثال ، إذا كانت Trhs هي qint8 ، فيجب ضبطها على 127.
والخيارات يحمل قيم سمات اختيارية
عائدات
  • مثيل جديد من UniformQuantizedDotHybrid

الإخراج العام <V> الإخراج ()

موتر الإخراج 2D لـ Tout ، وشكله هو (lhs.dim_size (0) ، rhs.dim_size (1)). بيانات المخرجات هي بيانات المخرجات الأصلية نفسها (غير كمية).

زي موحد عام ثابت كمية نقطية هجينة خيارات rhs

المعلمات
rhs الكمية يشير إلى مؤشر أبعاد الموتر حيث يتم تطبيق التكمية لكل محور على الشرائح على طول هذا البعد. إذا تم الضبط على -1 (افتراضي) ، فهذا يشير إلى تكمية كل موتر. بالنسبة إلى dot op rhs ، يتم دعم تكميم كل موتر أو تكميم لكل قناة على طول البعد 1 فقط. وبالتالي ، يجب تعيين هذه السمة على -1 أو 1. يتم رفض القيم الأخرى.