ফ্লোট টেনসর `lhs` এবং কোয়ান্টাইজড টেনসর `rhs` এর হাইব্রিড কোয়ান্টাইজড ডট সম্পাদন করুন।
প্রদত্ত ফ্লোট `lhs` এবং কোয়ান্টাইজড `rhs`, অভ্যন্তরীণভাবে `lhs`-এ কোয়ান্টাইজেশন সঞ্চালন করে এবং তারপর কোয়ান্টাইজড lhs এবং `rhs`-এ কোয়ান্টাইজড ডট সঞ্চালন করে। `lhs`-এর অভ্যন্তরীণ পরিমাপ হল qint8, গতিশীল পরিসর, প্রতি-ব্যাচ (অক্ষ 0 বরাবর প্রতি-অক্ষ), অসমমিত, এবং সংকীর্ণ পরিসীমা নয় (পরিসীমা হল [-128, 127])। `lhs` এবং `rhs` অবশ্যই 2D টেনসর হতে হবে এবং lhs.dim_size(1) অবশ্যই rhs.dim_size(0) এর সাথে মিলে যাবে। `rhs` অবশ্যই কোয়ান্টাইজড টেনসর হতে হবে, যেখানে এর ডেটা মান সূত্র ব্যবহার করে পরিমাপ করা হয়: quantized_data = clip(মূল_ডেটা / স্কেল + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val)।
নেস্টেড ক্লাস
ক্লাস | UniformQuantizedDotHybrid.Options | UniformQuantizedDotHybrid এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য |
পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট <V> | আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
স্ট্যাটিক <V সংখ্যা প্রসারিত করে, T সংখ্যা প্রসারিত করে, U> UniformQuantizedDotHybrid <V> | |
আউটপুট <V> | আউটপুট () টাউটের আউটপুট 2D টেনসর, যার আকৃতি হল (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1))। |
স্ট্যাটিক UniformQuantizedDotHybrid.Options | rhsQuantizationAxis (দীর্ঘ rhsQuantizationAxis) |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <V> হিসাবে আউটপুট ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক ইউনিফর্ম কোয়ান্টাইজডডটহাইব্রিড <V> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> lhs, অপারেন্ড <U> rhs, অপারেন্ড <ফ্লোট> rhsScales, অপারেন্ড <Integer> rhsZeroPoints, Class<V> টাউট, লং rhsQuantizationMinVal, Operand. বিকল্প )
একটি নতুন UniformQuantizedDotHybrid অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
এলএইচএস | Tlhs এর একটি 2D টেনসর হতে হবে। |
rhs | Trhs এর একটি 2D টেনসর হতে হবে। |
rhsScales | rhs প্রতিনিধিত্ব করে এমন আসল ডেটার পরিমাপ করার সময় স্কেল হিসাবে ব্যবহৃত ফ্লোট মান(গুলি)। একটি স্কেলার টেনসর (প্রতি-টেনসর কোয়ান্টাইজেশন) বা আকারের 1D টেনসর (rhs.dim_size(1),) (প্রতি-চ্যানেল কোয়ান্টাইজেশন) হতে হবে। |
rhsZeroPoints | int32 মান(গুলি) zero_point হিসাবে ব্যবহৃত হয় যখন rhs প্রতিনিধিত্ব করে এমন আসল ডেটার পরিমাপ করা হয়। rhs_scale এর মতো একই আকৃতির অবস্থা। |
টাউট | আউটপুট টেনসরের ধরন। |
rhsQuantizationMinVal | rhs-এ সংরক্ষিত কোয়ান্টাইজড ডেটার ন্যূনতম মান। উদাহরণস্বরূপ, যদি Trhs qint8 হয়, তাহলে এটি অবশ্যই -127 তে সেট করতে হবে যদি সংকীর্ণ পরিসীমা পরিমাপ করা হয় বা না হলে -128। |
rhsQuantizationMaxVal | rhs-এ সংরক্ষিত কোয়ান্টাইজড ডেটার সর্বোচ্চ মান। উদাহরণস্বরূপ, যদি Trhs qint8 হয়, তাহলে এটি অবশ্যই 127 এ সেট করতে হবে। |
বিকল্প | ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে |
রিটার্নস
- UniformQuantizedDotHybrid এর একটি নতুন উদাহরণ
সর্বজনীন আউটপুট <V> আউটপুট ()
টাউটের আউটপুট 2D টেনসর, যার আকৃতি হল (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1))। আউটপুট ডেটা হল আসল আউটপুট ডেটা (পরিমাণিত নয়)।
পাবলিক স্ট্যাটিক ইউনিফর্ম কোয়ান্টাইজডডট হাইব্রিড । অপশন rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)
পরামিতি
rhsQuantizationAxis | টেনসরের মাত্রা সূচক নির্দেশ করে যেখানে সেই মাত্রা বরাবর স্লাইসের জন্য প্রতি-অক্ষের পরিমাপ প্রয়োগ করা হয়। যদি -1 (ডিফল্ট) তে সেট করা থাকে তবে এটি প্রতি-টেনসর পরিমাপ নির্দেশ করে। ডট op rhs-এর জন্য, শুধুমাত্র পার-টেনসর কোয়ান্টাইজেশন বা প্রতি-চ্যানেল কোয়ান্টাইজেশন মাত্রা 1 সমর্থিত। সুতরাং, এই বৈশিষ্ট্যটি অবশ্যই -1 বা 1-এ সেট করা উচিত। অন্যান্য মান প্রত্যাখ্যান করা হয়। |
---|