Execute o ponto quantizado híbrido do tensor flutuante `lhs` e do tensor quantizado `rhs`.
Dado float `lhs` e `rhs` quantizado, executa internamente a quantização em `lhs` e, em seguida, executa o ponto quantizado em lhs e `rhs` quantizados. A quantização interna em `lhs` é uma quantização para qint8, faixa dinâmica, por lote (por eixo ao longo do eixo 0), assimétrica e não faixa estreita (a faixa é [-128, 127]). `lhs` e `rhs` devem ser tensores 2D e lhs.dim_size(1) deve corresponder a rhs.dim_size(0). `rhs` deve ser quantizado Tensor, onde seu valor de dados é quantizado usando a fórmula: quantized_data = clip(original_data / scale + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val).
Classes aninhadas
| classe | UniformQuantizedDotHybrid.Options | Atributos opcionais para UniformQuantizedDotHybrid | |
Métodos públicos
| Saída <V> | comoSaída () Retorna o identificador simbólico de um tensor. |
| estático <V estende Número, T estende Número, U> UniformQuantizedDotHybrid <V> | create ( Escopo do escopo, Operando <T> lhs, Operando <U> rhs, Operando <Float> rhsScales, Operando <Integer> rhsZeroPoints, Classe<V> Tout, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Options... options) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação UniformQuantizedDotHybrid. |
| Saída <V> | saída () O Tensor 2D de saída de Tout, cuja forma é (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)). |
| static UniformQuantizedDotHybrid.Options | rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis) |
Métodos Herdados
Métodos públicos
Public Output <V> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static UniformQuantizedDotHybrid <V> create ( Escopo do escopo, Operando <T> lhs, Operando <U> rhs, Operando <Float> rhsScales, Operando <Integer> rhsZeroPoints, Class<V> Tout, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Options.. . opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação UniformQuantizedDotHybrid.
Parâmetros
| alcance | escopo atual |
|---|---|
| lhs | Deve ser um tensor 2D de Tlhs. |
| direito | Deve ser um tensor 2D de Trhs. |
| rhs Scales | O(s) valor(es) flutuante(s) usado(s) como escala ao quantificar os dados originais que rhs representa. Deve ser um tensor escalar (quantização por tensor) ou tensor 1D de tamanho (rhs.dim_size(1),) (quantização por canal). |
| rhsZeroPoints | Os valores int32 usados como zero_point ao quantificar os dados originais que rhs representa. Mesma condição de forma que rhs_scales. |
| Tout | O tipo de Tensor de saída. |
| rhsQuantizationMinVal | O valor mínimo dos dados quantizados armazenados em rhs. Por exemplo, se Trhs for qint8, deve ser definido como -127 se for quantizado em faixa estreita ou -128 se não for. |
| rhsQuantizationMaxVal | O valor máximo dos dados quantizados armazenados em rhs. Por exemplo, se Trhs for qint8, isso deve ser definido como 127. |
| opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de UniformQuantizedDotHybrid
Saída pública <V> saída ()
O Tensor 2D de saída de Tout, cuja forma é (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)). Os dados de saída são os próprios dados de saída originais (não quantizados).
public static UniformQuantizedDotHybrid.Options rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)
Parâmetros
| rhsQuantizationAxis | Indica o índice de dimensão do tensor onde a quantização por eixo é aplicada para as fatias ao longo dessa dimensão. Se definido como -1 (padrão), indica quantização por tensor. Para dot op rhs, apenas a quantização por tensor ou quantização por canal ao longo da dimensão 1 é suportada. Assim, este atributo deve ser definido como -1 ou 1. Outros valores são rejeitados. |
|---|