QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize

QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize public final class

Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz` b` con sesgo de adición y relu y recantización de la fusión.

Las entradas deben ser matrices bidimensionales y vector de sesgo 1D. Y la dimensión interna de `a` (después de ser transpuesta si` transpose_a` no es cero) debe coincidir con la dimensión externa de `b` (después de ser transpuesta si` transposed_b` es diferente de cero). Luego, difunda la operación de suma con valores de sesgo en el resultado de la multiplicación de matrices. El tamaño del sesgo debe coincidir con la dimensión interna de "b". Luego, realice la activación de relu para obtener un resultado no negativo. Luego, vuelva a cuantificar la operación para obtener el resultado final de uint8.

Clases anidadas

clase

QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options

Los atributos opcionales para QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize

Constantes

Cuerda

OP_NAME

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow

Métodos públicos

estática <W extiende Ttype > QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	crear ( Alcance alcance, operando <? extiende Ttype > a, operando <? extiende Ttype > b, operando <? extiende Ttype > sesgo, operando < TFloat32 > Mina, operando < TFloat32 > MAXA, operando < TFloat32 > Minb, operando < TFloat32 > maxb, operando < TFloat32 > minFreezedOutput, operando < TFloat32 > maxFreezedOutput, Clase <W> TOutput, opciones ... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.
estáticas QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options	inputQuantMode (String inputQuantMode)
Salida < TFloat32 >	MAXOUT () El valor flotante que representa el valor de salida cuantificado más alto.
Salida < TFloat32 >	MinOut () El valor flotante que representa el valor de salida cuantificado más bajo.
Salida <W>	fuera ()
estáticas QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options	transposeA (Boolean transposeA)
estáticas QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options	transposeB (Boolean transposeB)

Métodos heredados

De la clase org.tensorflow.op.RawOp

booleano final	es igual a (Object obj)
int final	hashCode ()
Operación	op () Devuelva esta unidad de cálculo como una sola Operation .
cadena final	toString ()

De la clase java.lang.Object

booleano	equals (Object arg0)
Clase final <?>	getClass ()
En t	hashCode ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notifyAll ()
Cuerda	toString ()
vacío final	espera (tiempo arg0, arg1 int)
vacío final	espera (arg0 largo)
vacío final	wait ()

Desde la interfaz org.tensorflow.op.Op

abstracta ExecutionEnvironment	env () Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación.
abstracta Operación	op () Devuelva esta unidad de cálculo como una sola Operation .

Constantes

OP_NAME pública final static String

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow

Valor constante: "QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize"

Métodos públicos

public static QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> crear ( Alcance alcance, operando <? extiende Ttype > a, operando <? extiende Ttype > b, operando <? extiende Ttype > sesgo, operando < TFloat32 > Mina, operando < TFloat32 > MAXA, operando < TFloat32 > Minb, operando < TFloat32 > maxb, operando < TFloat32 > minFreezedOutput, operando < TFloat32 > maxFreezedOutput, Clase <W> TOutput, opciones ... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.

Parámetros

alcance	alcance actual
a	Una matriz para multiplicar. Debe ser un tensor bidimensional de tipo `quint8`.
B	Una matriz a multiplicar y debe ser un tensor bidimensional de tipo `qint8`.
parcialidad	Un tensor de sesgo 1D con tamaño que coincide con la dimensión interna de `b` (después de ser transpuesto si` transposed_b` es distinto de cero).
minA	El valor flotante que representa el valor "a" cuantificado más bajo.
maxA	El valor flotante que representa el valor "a" cuantificado más alto.
minB	El valor flotante que representa el valor "b" cuantificado más bajo.
maxB	El valor flotante que representa el valor "b" cuantificado más alto.
minFreezedOutput	El valor flotante que el valor de salida cuantificado más alto después de recantizar.
opciones	lleva valores de atributos opcionales

Devoluciones

• una nueva instancia de QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize

public static QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options inputQuantMode (String inputQuantMode)

Parámetros

inputQuantMode	Modo de cuantificación de datos de entrada. MIN_FIRST (predeterminado) o SCALED.

pública de salida < TFloat32 > MAXOUT ()

El valor flotante que representa el valor de salida cuantificado más alto.

pública de salida < TFloat32 > MinOut ()

El valor flotante que representa el valor de salida cuantificado más bajo.

pública de salida <W> cabo ()

public static QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options transposeA (booleano transposeA)

Parámetros

transposeA	Si es verdadero, se transpone `a` antes de la multiplicación.

public static QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options transposeB (booleano transposeB)

Parámetros

transposeB	Si es verdadero, se transpone `b` antes de la multiplicación.