গ্লোবাল ফ্লোট স্কেলারের মাধ্যমে ফ্লোটের টাইপের 'ইনপুট' টেনসরকে জাল-কোয়ান্টাইজ করুন
গ্লোবাল ফ্লোট স্কেলারের মাধ্যমে ফ্লোটের টাইপের `ইনপুটস` টেনসরকে জাল-পরিমাণ করুন `মিনিট` এবং `ম্যাক্স` থেকে `ইনপুট` এর মতো একই আকৃতির `আউটপুট` টেনসরের মাধ্যমে।
গুণাবলী
- `[মিনিট; max]` `ইনপুট` ডেটার জন্য ক্ল্যাম্পিং পরিসর সংজ্ঞায়িত করুন।
- `ইনপুট` মানগুলি পরিমাপকরণ পরিসরে পরিমাপ করা হয় ( `[0; 2^num_bits - 1]` যখন `সংকীর্ণ_রেঞ্জ` মিথ্যা হয় এবং `[1; 2^num_bits - 1]` যখন এটি সত্য হয়) এবং তারপর ডি-কোয়ান্টাইজ করা হয় এবং আউটপুট ফ্লোট হিসাবে `[মিনিট; সর্বাধিক]' ব্যবধান।
- `num_bits` হল পরিমাপের বিটউইথ; 2 এবং 16 এর মধ্যে, অন্তর্ভুক্ত।
- যদি `0 < min < max`: `min_adj = 0` এবং `max_adj = max - min` হয়।
- যদি `মিনিট < সর্বোচ্চ < 0`: `মিন_অ্যাডজ = মিনিট - সর্বোচ্চ` এবং `সর্বোচ্চ_এডিজ = 0`।
- যদি `মিনিট <= 0 <= সর্বোচ্চ`: `স্কেল = (সর্বোচ্চ - মিনিট) / (2^সংখ্যা_বিট - 1) `, `মিন_এডিজে = স্কেল * রাউন্ড(মিনিট / স্কেল)` এবং `ম্যাক্স_এডিজে = সর্বোচ্চ + মিনিট_এডিজে - মিনিট `।
নেস্টেড ক্লাস
ক্লাস | FakeQuantWithMinMaxVars.Options | FakeQuantWithMinMaxVars এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য |
ধ্রুবক
স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট < TFloat32 > | আউটপুট হিসাবে () টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়। |
স্ট্যাটিক FakeQuantWithMinMaxVars | |
স্ট্যাটিক FakeQuantWithMinMaxVars.Options | সংকীর্ণ রেঞ্জ (বুলিয়ান সংকীর্ণ রেঞ্জ) |
স্ট্যাটিক FakeQuantWithMinMaxVars.Options | numBits (দীর্ঘ numBits) |
আউটপুট < TFloat32 > | আউটপুট () |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট < TFloat32 > asOutput ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক FakeQuantWithMinMaxVars তৈরি করে ( Scope scope, Operand < TFloat32 > inputs, Operand < TFloat32 > min, Operand < TFloat32 > সর্বোচ্চ, বিকল্প... বিকল্প)
একটি নতুন FakeQuantWithMinMaxVars অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
বিকল্প | ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে |
রিটার্নস
- FakeQuantWithMinMaxVars এর একটি নতুন উদাহরণ