UniformRequantize

ชั้นสุดท้ายสาธารณะ UniformRequantize

ให้ `อินพุต' เทนเซอร์เชิงปริมาณ ให้หาค่าใหม่ด้วยพารามิเตอร์การหาปริมาณใหม่

รับเทนเซอร์เชิงปริมาณ `อินพุต' ซึ่งถูกหาปริมาณโดยใช้ {input_scales, input_zero_points, input_quantization_axis, input_quantization_min_val, input_quantization_max_val} ให้หาค่าใหม่เป็นเทนเซอร์ ซึ่งถูกหาปริมาณโดยใช้ การปรับใหม่ทำได้โดยใช้สูตร: output_quantized_data = clip( (input_quantized_data - input_zero_point) * (input_scale / output_scale) + output_zero_point, output_quantization_min_val, output_quantization_max_val)

กรณีที่รองรับการควอนไทซ์ต่อเทนเซอร์และต่อแกนมีดังต่อไปนี้:

• ต่อเทนเซอร์ -> ต่อเทนเซอร์
• ต่อเทนเซอร์ -> ต่อแกน
• ต่อแกน -> ต่อแกน โดยที่ input_quantization_axis เท่ากับ output_quantization_axis เช่น อย่างน้อยหนึ่งใน input_quantization_axis และ output_quantization_axis ต้องเป็น -1 หรือสองค่าต้องเท่ากัน

คลาสที่ซ้อนกัน

ระดับ

UniformRequantize ตัวเลือก

แอ็ตทริบิวต์เสริมสำหรับ UniformRequantize

วิธีการสาธารณะ

เอาท์พุต <U>	เป็นเอาต์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลเชิงสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
คงที่ <U, T> UniformRequantize <U>	สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต, ตัวถูกดำเนินการ <T> อินพุต, ตัวดำเนิน การ <Float> inputScales , ตัวถูกดำเนินการ <จำนวนเต็ม> inputZeroPoints , ตัวดำเนินการ <Float> outputScales , ตัวดำเนินการ <จำนวนเต็ม> outputZeroPoints , คลาส<U> Tout, inputQuantizationMinVal แบบยาว, InputQuantizationMaxVal แบบยาว, เอาต์พุตแบบยาวQuantizationMinVal, เอาต์พุตยาวQuantizationMaxVal ตัวเลือก... ตัวเลือก) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ปิดการดำเนินการ UniformRequantize ใหม่
คงที่ UniformRequantize.Options	inputQuantizationAxis (ยาว inputQuantizationAxis)
เอาท์พุต <U>	เอาท์พุท () เอาต์พุตวัดเทนเซอร์ของ Tout ซึ่งมีรูปร่างเหมือนกับอินพุต
คงที่ UniformRequantize.Options	outputQuantizationAxis (เอาต์พุตยาวQuantizationAxis)

วิธีการสืบทอด

จากคลาส org.tensorflow.op.PrimitiveOp

บูลีนสุดท้าย	เท่ากับ (วัตถุ obj)
intสุดท้าย	แฮชโค้ด ()
การดำเนินการ	ออฟ () ส่งกลับ Operation พื้นฐาน
สตริงสุดท้าย	toString ()

จากคลาส java.lang.Object

บูลีน	เท่ากับ (วัตถุ arg0)
คลาสสุดท้าย<?>	getClass ()
int	แฮชโค้ด ()
สุดท้ายเป็นโมฆะ	แจ้ง ()
สุดท้ายเป็นโมฆะ	แจ้งทั้งหมด ()
สตริง	toString ()
สุดท้ายเป็นโมฆะ	รอ (arg ยาว, int arg1)
สุดท้ายเป็นโมฆะ	รอ (ยาว arg0)
สุดท้ายเป็นโมฆะ	รอ ()

จากอินเทอร์เฟซ org.tensorflow.Operand

บทคัดย่อ เอาท์พุต <U>

เป็นเอาต์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลเชิงสัญลักษณ์ของเทนเซอร์

วิธีการสาธารณะ

เอาต์พุต สาธารณะ <U> asOutput ()

ส่งกลับค่าแฮนเดิลเชิงสัญลักษณ์ของเทนเซอร์

อินพุตสำหรับการทำงานของ TensorFlow เป็นเอาต์พุตของการดำเนินการอื่นของ TensorFlow วิธีนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงเชิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณของอินพุต

UniformRequantize สาธารณะแบบคงที่ <U> สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต อินพุตตัวถูกดำเนินการ <T> ตัวดำเนินการ <Float> inputScales ตัวถูกดำเนินการ <จำนวนเต็ม> inputZeroPoints ตัวดำเนิน การ <Float> outputScales ตัวดำเนินการ <จำนวนเต็ม> outputZeroPoints คลาส<U> Tout แบบยาว inputQuantizationMinVal อินพุตยาวQuantizationMaxVal, เอาต์พุตยาวQuantizationMinVal, เอาต์พุตยาวQuantizationMaxVal, ตัวเลือก... )

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ปิดการดำเนินการ UniformRequantize ใหม่

พารามิเตอร์

ขอบเขต	ขอบเขตปัจจุบัน
ป้อนข้อมูล	ต้องเป็นเทนเซอร์ของดีบุก
อินพุตมาตราส่วน	ค่าทศนิยมที่ใช้เป็นมาตราส่วนเมื่อหาปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่ "อินพุต" แทน ต้องเป็นเมตริกซ์สเกลาร์หาก quantization_axis เป็น -1 (การหาปริมาณต่อเมตริกซ์) มิฉะนั้น 1D เมตริกซ์ของขนาด (input.dim_size(quantization_axis)) (การหาปริมาณต่อแกน)
อินพุตZeroPoints	ค่า int32 ที่ใช้เป็น zero_point เมื่อวัดปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่ "อินพุต" แทน สภาพรูปร่างเดียวกับตาชั่ง
outputScales	ค่าทศนิยมที่จะใช้เป็นมาตราส่วนใหม่เพื่อหาปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่ "อินพุต" แทน ต้องเป็นเมตริกซ์สเกลาร์หาก quantization_axis เป็น -1 (การหาปริมาณต่อเมตริกซ์) มิฉะนั้น 1D เมตริกซ์ของขนาด (input.dim_size(quantization_axis)) (การหาปริมาณต่อแกน)
ผลลัพธ์ZeroPoints	ค่า int32 ที่จะใช้เป็น zero_point ใหม่เพื่อหาปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่ "อินพุต" แทน สภาพรูปร่างเดียวกับตาชั่ง
ตู่	ประเภทของเทนเซอร์เอาต์พุต tf.Dประเภทจาก: tf.qint8, tf.qint32
อินพุตQuantizationMinVal	ค่าขั้นต่ำของการหาปริมาณที่ใช้เมื่อหาปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่ "อินพุต" แทน โดยทั่วไป จุดประสงค์ของแอตทริบิวต์นี้ (แต่ไม่จำกัดเพียง) เพื่อระบุช่วงแคบ โดยตั้งค่าเป็น: `(ดีบุกต่ำสุด) + 1` ถ้าช่วงแคบ และ `(ดีบุกต่ำสุด)` มิฉะนั้น ตัวอย่างเช่น หาก Tin เป็น qint8 ค่านี้จะถูกตั้งค่าเป็น -127 หากใช้ช่วงแคบในเชิงปริมาณ หรือ -128 หากไม่ใช่
อินพุตQuantizationMaxVal	ค่าสูงสุดของการหาปริมาณที่ใช้เมื่อหาปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่ "อินพุต" แทน จุดประสงค์ของแอตทริบิวต์นี้โดยทั่วไป (แต่ไม่จำกัดเพียง) ระบุช่วงแคบ โดยตั้งค่าเป็น: `(Tout max)` สำหรับทั้งช่วงแคบและไม่ใช่ช่วงแคบ ตัวอย่างเช่น ถ้า Tin คือ qint8 ค่านี้จะถูกตั้งค่าเป็น 127
ผลลัพธ์QuantizationMinVal	ค่าต่ำสุดของ quantization ใหม่เพื่อวัดปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่ "อินพุต" แทน
ผลลัพธ์QuantizationMaxVal	ค่าสูงสุดของ quantization max ใหม่เพื่อวัดปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่ "อินพุต" แทน
ตัวเลือก	ดำเนินการค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก

คืนสินค้า

• อินสแตนซ์ใหม่ของ UniformRequantize

UniformRequantize.Options inputQuantizationAxis แบบ คงที่สาธารณะ (Long inputQuantizationAxis)

พารามิเตอร์

อินพุตQuantizationAxis	แกนการควอนตัมที่ใช้ในการหาปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่ "อินพุต" แทน ระบุดัชนีมิติของเทนเซอร์ที่ใช้การหาปริมาณตามแกนสำหรับสไลซ์ตามมิตินั้น หากตั้งค่าเป็น -1 (ค่าเริ่มต้น) สิ่งนี้บ่งชี้ถึงการหาปริมาณต่อเมตริกซ์ มิฉะนั้นจะต้องตั้งค่าภายในช่วง [0, input.dims())

เอาต์พุต สาธารณะ <U> เอาต์พุต ()

เอาต์พุตวัดเทนเซอร์ของ Tout ซึ่งมีรูปร่างเหมือนกับอินพุต

UniformRequantize แบบคงที่สาธารณะตัวเลือก outputQuantizationAxis (Long outputQuantizationAxis)

พารามิเตอร์

ผลลัพธ์QuantizationAxis	แกนการหาปริมาณใหม่เพื่อใช้ในการวัดปริมาณข้อมูลดั้งเดิมที่ "อินพุต" แทน