FakeQuantWithMinMaxVarsGradient

パブリック最終クラスFakeQuantWithMinMaxVarsGradient

FakeQuantWithMinMaxVars 操作の勾配を計算します。

ネストされたクラス

クラスFakeQuantWithMinMaxVarsGradient.Options FakeQuantWithMinMaxVarsGradientのオプションの属性

定数

弦OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

出力< TFloat32 >
backpropWrtMax ()
逆伝播された勾配に関する
出力< TFloat32 >
backpropWrtMin ()
逆伝播された勾配に関する
出力< TFloat32 >
backpropsWrtInput ()
逆伝播された勾配に関する
静的FakeQuantWithMinMaxVarsGradient
create (スコープスコープ、オペランド< TFloat32 > 勾配、オペランド< TFloat32 > 入力、オペランド< TFloat32 > 最小、オペランド< TFloat32 > 最大、オプション...オプション)
新しい FakeQuantWithMinMaxVarsGradient オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
静的FakeQuantWithMinMaxVarsGradient.Options
ナローレンジ(ブール値のナローレンジ)
静的FakeQuantWithMinMaxVarsGradient.Options
numBits (長い numBits)

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "FakeQuantWithMinMaxVarsGradient"

パブリックメソッド

public出力< TFloat32 > backpropWrtMax ()

最大パラメータに対する逆伝播勾配: `sum(gradients * (inputs > max))`。

public出力< TFloat32 > backpropWrtMin ()

最小パラメータに対する逆伝播勾配: `sum(gradients * (inputs < min))`。

public Output < TFloat32 > backpropsWrtInput ()

入力に対する逆伝播勾配: `gradients * (inputs >= min && inputs <= max)`。

public static FakeQuantWithMinMaxVarsGradient create (スコープスコープ、オペランド< TFloat32 > 勾配、オペランド< TFloat32 > 入力、オペランド< TFloat32 > 最小、オペランド< TFloat32 > 最大、オプション...オプション)

新しい FakeQuantWithMinMaxVarsGradient オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
グラデーションFakeQuantWithMinMaxVars 操作を超える逆伝播された勾配。
入力FakeQuantWithMinMaxVars オペレーションに入力として渡される値。 min、max: 量子化間隔、スカラー浮動小数点数。
オプションオプションの属性値を持ちます
戻り値
  • FakeQuantWithMinMaxVarsGradient の新しいインスタンス

public static FakeQuantWithMinMaxVarsGradient.OptionsNarrowRange (ブール値のnarrowRange )

パラメーター
狭い範囲2^num_bits - 1 個の個別の値に量子化するかどうか。

public static FakeQuantWithMinMaxVarsGradient.Options numBits (Long numBits)

パラメーター
numBits量子化のビット幅。 2 から 8 まで (両端の値を含む)