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QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize

공개 최종 클래스 QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndReQuantize

바이어스 덧셈과 relu 및 재양자화 융합을 사용하여 행렬 'b'로 'a'의 양자화된 행렬 곱셈을 수행합니다.

입력은 2차원 행렬과 1D 바이어스 벡터여야 합니다. 그리고 `a`의 내부 차원(`transpose_a`가 0이 아닌 경우 전치된 후)은 `b`의 외부 차원(`transposed_b`가 0이 아닌 경우 전치된 후)과 일치해야 합니다. 그런 다음 행렬 곱셈 결과에 대한 바이어스 값을 사용하여 브로드캐스트 추가 작업을 수행합니다. 바이어스 크기는 'b'의 내부 차원과 일치해야 합니다. 그런 다음 relu 활성화를 수행하여 음수가 아닌 결과를 얻으십시오. 그런 다음 재양자화 작업을 수행하여 최종 uint8 결과를 얻습니다.

중첩 클래스

수업 QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndReQuantize.Options QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize 에 대한 선택적 속성

상수

끈 OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

static <W는 TType을 확장합니다. > QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndReQuantize <W>	create ( 범위 범위, 피연산자 <? 확장 TType > a, 피연산자 <? 확장 TType > b, 피연산자 <? 확장 TType > 바이어스, 피연산자 < TFloat32 > minA, 피연산자 < TFloat32 > maxA, 피연산자 < TFloat32 > minB, 피연산자 < TFloat32 > maxB, Operand < TFloat32 > minFreezedOutput, Operand < TFloat32 > maxFreezedOutput, Class<W> Toutput, 옵션... 옵션) 새로운 QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndReQuantize 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndReQuantize.Options	inputQuantMode (문자열 inputQuantMode)
출력 < TFloat32 >	한계에 달하다 () 가장 높은 양자화된 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
출력 < TFloat32 >	최소 출력 () 가장 낮은 양자화된 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
출력 <W>	밖으로 ()
정적 QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndReQuantize.Options	transposeA (부울 전치 A)
정적 QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndReQuantize.Options	transposeB (부울 전치 B)

상속된 메서드

org.tensorflow.op.RawOp 클래스에서

최종 부울	같음 (객체 객체)
최종 정수	해시 코드 ()
작업	op () 이 계산 단위를 단일 `Operation` 으로 반환합니다.
최종 문자열	toString ()

java.lang.Object 클래스에서

부울	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시 코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

인터페이스 org.tensorflow.op.Op 에서

추상 실행환경	환경 () 이 작업이 생성된 실행 환경을 반환합니다.
추상적인 작업	op () 이 계산 단위를 단일 `Operation` 으로 반환합니다.

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndReQuantize"

공개 방법

public static QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndReQuantize <W> create ( Scope 범위, 피연산자 <? 확장 TType > a, 피연산자 <? 확장 TType > b, 피연산자 <? 확장 TType > 바이어스, 피연산자 < TFloat32 > minA, 피연산자 < TFloat32 > maxA, 피연산자 < TFloat32 > minB, Operand < TFloat32 > maxB, Operand < TFloat32 > minFreezedOutput, Operand < TFloat32 > maxFreezedOutput, Class<W> Toutput, 옵션... 옵션)

새로운 QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndReQuantize 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수

범위	현재 범위
ㅏ	곱할 행렬입니다. 'quint8' 유형의 2차원 텐서여야 합니다.
비	곱할 행렬이며 'qint8' 유형의 2차원 텐서여야 합니다.
편견	'b'의 내부 차원과 크기가 일치하는 1D 바이어스 텐서('transposed_b'가 0이 아닌 경우 전치된 후).
분A	가장 낮은 양자화된 `a` 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
최대A	가장 높은 양자화된 `a` 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
분B	가장 낮은 양자화된 `b` 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
최대B	가장 높은 양자화된 'b' 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.
최소 고정 출력	재양자화 후 가장 높은 양자화된 출력 값인 부동 소수점 값입니다.
옵션	선택적 속성 값을 전달합니다.

보고

QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndReQuantize의 새로운 인스턴스

공개 정적 QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndReQuantize.Options inputQuantMode (문자열 inputQuantMode)

매개변수

입력QuantMode	입력 데이터 양자화 모드. MIN_FIRST(기본값) 또는 SCALED입니다.

공개 출력 < TFloat32 > maxOut ()

가장 높은 양자화된 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.

공개 출력 < TFloat32 > minOut ()

가장 낮은 양자화된 출력 값이 나타내는 부동 소수점 값입니다.

공개 출력 <W> 출력 ()

공개 정적 QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndReQuantize.Options transposeA (부울 transposeA)

매개변수

전치 A	true인 경우 `a`는 곱하기 전에 전치됩니다.

공개 정적 QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndReQuantize.Options transposeB (부울 전치 B)

매개변수

B	true인 경우 'b'는 곱하기 전에 전치됩니다.