QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize

classe finale publique QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize

Effectuez une multiplication matricielle quantifiée de « a » par la matrice « b » avec ajout de biais et fusion relu et requantification.

Les entrées doivent être des matrices bidimensionnelles et un vecteur de biais 1D. Et la dimension intérieure de « a » (après avoir été transposée si « transpose_a » est non nul) doit correspondre à la dimension extérieure de « b » (après avoir été transposée si « transposed_b » est non nul). Ensuite, effectuez une opération d'ajout de diffusion avec des valeurs de biais sur le résultat de la multiplication matricielle. La taille du biais doit correspondre à la dimension intérieure de « b ». Ensuite, activez relu pour obtenir un résultat non négatif. Ensuite, effectuez l'opération de requantification pour obtenir le résultat final uint8.

Classes imbriquées

classe

QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options

Attributs facultatifs pour QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize

Constantes

Chaîne

OP_NAME

Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Méthodes publiques

statique <W extends TType > QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	créer ( Portée de portée , Opérande <? étend TType > a, Opérande <? étend TType > b, Opérande <? étend TType > biais, Opérande < TFloat32 > minA, Opérande < TFloat32 > maxA, Opérande < TFloat32 > minB, Opérande < TFloat32 > maxB, Opérande < TFloat32 > minFreezedOutput, Opérande < TFloat32 > maxFreezedOutput, Class<W> Toutput, Options... options) Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.
statique QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options	inputQuantMode (chaîne inputQuantMode)
Sortie < TFloat32 >	sortie max () La valeur flottante que représente la valeur de sortie quantifiée la plus élevée.
Sortie < TFloat32 >	minSortie () La valeur flottante que représente la valeur de sortie quantifiée la plus basse.
Sortie <W>	dehors ()
statique QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options	transposeA (transposeA booléenne)
statique QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options	transposeB (transposeB booléenne)

Méthodes héritées

De la classe org.tensorflow.op.RawOp

booléen final	est égal (Obj objet)
entier final	Code de hachage ()
Opération	op () Renvoie cette unité de calcul sous la forme d'une seule Operation .
Chaîne finale	àChaîne ()

De la classe java.lang.Object

booléen	est égal à (Objet arg0)
Classe finale<?>	obtenirClasse ()
int	Code de hachage ()
vide final	notifier ()
vide final	notifierTous ()
Chaîne	àChaîne ()
vide final	attendre (long arg0, int arg1)
vide final	attendez (long arg0)
vide final	attendez ()

Depuis l'interface org.tensorflow.op.Op

résuméExécutionEnvironnement	env () Renvoie l'environnement d'exécution dans lequel cette opération a été créée.
opération abstraite	op () Renvoie cette unité de calcul sous la forme d'une seule Operation .

Constantes

chaîne finale statique publique OP_NAME

Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Valeur constante : "QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize"

Méthodes publiques

public static QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> créer ( Portée de portée, Opérande <? étend TType > a, Opérande <? étend TType > b, Opérande <? étend TType > biais, Opérande < TFloat32 > minA, Opérande < TFloat32 > maxA, Opérande < TFloat32 > minB, Opérande < TFloat32 > maxB, Opérande < TFloat32 > minFreezedOutput, Opérande < TFloat32 > maxFreezedOutput, Class<W> Toutput, Options... options)

Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.

Paramètres

portée	portée actuelle
un	Une matrice à multiplier. Doit être un tenseur bidimensionnel de type « quint8 ».
b	Une matrice à multiplier et doit être un tenseur bidimensionnel de type « qint8 ».
biais	Un tenseur de biais 1D dont la taille correspond à la dimension intérieure de « b » (après avoir été transposé si « transposed_b » est non nul).
minA	La valeur flottante que représente la valeur « a » quantifiée la plus basse.
maxA	La valeur flottante que représente la valeur « a » quantifiée la plus élevée.
minB	La valeur flottante que représente la valeur « b » quantifiée la plus basse.
maxB	La valeur flottante que représente la valeur « b » quantifiée la plus élevée.
minFreezedOutput	La valeur flottante qui correspond à la valeur de sortie quantifiée la plus élevée après la requantification.
choix	porte des valeurs d'attributs facultatifs

Retour

• une nouvelle instance de QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize

public statique QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options inputQuantMode (String inputQuantMode)

Paramètres

inputQuantMode	Mode de quantification des données d’entrée. Soit MIN_FIRST (par défaut) soit SCALED.

Sortie publique < TFloat32 > maxOut ()

La valeur flottante que représente la valeur de sortie quantifiée la plus élevée.

Sortie publique < TFloat32 > minOut ()

La valeur flottante que représente la valeur de sortie quantifiée la plus basse.

Sortie publique <W> out ()

public static QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options transposeA (Boolean transposeA)

Paramètres

transposerA	Si c'est vrai, `a` est transposé avant la multiplication.

public static QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options transposeB (booléen transposeB)

Paramètres

transposerB	Si c'est vrai, `b` est transposé avant la multiplication.