คำเตือน: API นี้เลิกใช้งานแล้วและจะถูกลบออกใน TensorFlow เวอร์ชันในอนาคตหลังจาก การแทนที่ เสถียรแล้ว

UniformQuantizedDotHybrid

คลาสสุดท้ายสาธารณะ UniformQuantizedDotHybrid

ดำเนินการจุด quantized dot แบบไฮบริดของ float Tensor `lhs` และ quantized Tensor `rhs`

ให้ float `lhs` และ quantized `rhs` ทำการ quantization ภายใน `lhs` จากนั้นทำ quantized dot บน quantized lhs และ `rhs` การหาปริมาณภายในบน `lhs` เป็นการหาปริมาณเป็น qint8, ช่วงไดนามิก, ต่อชุด (ต่อแกนตามแกน 0), ไม่สมมาตร และไม่แคบ (ช่วงคือ [-128, 127]) `lhs` และ `rhs` ต้องเป็น 2D Tensor และ lhs.dim_size(1) ต้องตรงกับ rhs.dim_size(0) `rhs` จะต้องถูกวัดค่าเทนเซอร์ โดยที่ค่าข้อมูลจะถูกหาปริมาณโดยใช้สูตร: quantized_data = clip(original_data / scale + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val)

คลาสที่ซ้อนกัน

ระดับ UniformQuantizedDotHybrid.Options แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ UniformQuantizedDotHybrid

วิธีการสาธารณะ

เอาท์พุต <V>
เป็นเอาต์พุต ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลเชิงสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
คงที่ <V ขยายจำนวน T ขยายจำนวน U> UniformQuantizedDotHybrid <V>
สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต, ตัวถูกดำเนินการ <T> lhs , ตัวถูกดำเนิน การ <U> rhs, ตัวดำเนินการ <Float> rhsScales , ตัวถูกดำเนินการ <จำนวนเต็ม> rhsZeroPoints , คลาส<V> Tout, rhsQuantizationMinVal แบบยาว, แบบยาว rhsQuantizationMaxVal, ตัวเลือก... )
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ปิดการดำเนินการ UniformQuantizedDotHybrid ใหม่
เอาท์พุต <V>
เอาท์พุท ()
เอาต์พุต 2D Tensor ของ Tout ซึ่งมีรูปร่างเป็น (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1))
คง เครื่องแบบQuantizedDotHybrid.Options
rhsQuantizationAxis (ยาว rhsQuantizationAxis)

วิธีการสืบทอด

วิธีการสาธารณะ

เอาต์พุต สาธารณะ <V> asOutput ()

ส่งกลับค่าแฮนเดิลเชิงสัญลักษณ์ของเทนเซอร์

อินพุตสำหรับการทำงานของ TensorFlow เป็นเอาต์พุตของการดำเนินการอื่นของ TensorFlow วิธีนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงเชิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณของอินพุต

คงที่สาธารณะ UniformQuantizedDotHybrid <V> สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต, ตัวถูกดำเนินการ <T> lhs , ตัวถูกดำเนิน การ <U> rhs, ตัวถูกดำเนินการ <Float> rhsScales , ตัวถูกดำเนินการ <จำนวนเต็ม> rhsZeroPoints , คลาส<V> Tout, rhsQuantizationMinVal แบบยาว, ตัวเลือก Maxrhs แบบยาว . ตัวเลือก)

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ปิดการดำเนินการ UniformQuantizedDotHybrid ใหม่

พารามิเตอร์
ขอบเขต ขอบเขตปัจจุบัน
lhs ต้องเป็น 2D Tensor ของ Tlhs
rhs ต้องเป็นเมตริกซ์ 2 มิติของ Trhs
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
ตู่ ประเภทของเทนเซอร์เอาต์พุต
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
ตัวเลือก ดำเนินการค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก
คืนสินค้า
  • อินสแตนซ์ใหม่ของ UniformQuantizedDotHybrid

เอาต์พุต สาธารณะ <V> เอาต์พุต ()

เอาต์พุต 2D Tensor ของ Tout ซึ่งมีรูปร่างเป็น (lhs.dim_size(0), rhs.dim_size(1)) ข้อมูลเอาท์พุตคือข้อมูลเอาท์พุตดั้งเดิมเอง (ไม่ได้วัดปริมาณ)

คงที่สาธารณะ UniformQuantizedDotHybrid.Options rhsQuantizationAxis (ยาว rhsQuantizationAxis)

พารามิเตอร์
rhsQuantizationAxis ระบุดัชนีมิติของเทนเซอร์ที่ใช้การหาปริมาณตามแกนสำหรับสไลซ์ตามมิตินั้น หากตั้งค่าเป็น -1 (ค่าเริ่มต้น) สิ่งนี้บ่งชี้ถึงการหาปริมาณต่อเมตริกซ์ สำหรับ dot op rhs รองรับเฉพาะการหาปริมาณต่อเมตริกซ์หรือการหาปริมาณตามช่องสัญญาณตามมิติที่ 1 ดังนั้น ต้องตั้งค่าแอตทริบิวต์นี้เป็น -1 หรือ 1 ค่าอื่นๆ จะถูกปฏิเสธ