FakeQuantWithMinMaxVarsGradient

공개 최종 클래스 FakeQuantWithMinMaxVarsGradient

FakeQuantWithMinMaxVars 작업에 대한 기울기를 계산합니다.

중첩 클래스

수업 FakeQuantWithMinMaxVarsGradient.Options FakeQuantWithMinMaxVarsGradient 에 대한 선택적 속성

상수

끈 OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 < TFloat32 >
backpropWrtMax ()
역전파 그라디언트 wrt
출력 < TFloat32 >
backpropWrtMin ()
역전파 그라디언트 wrt
출력 < TFloat32 >
backpropsWrtInput ()
역전파 그라디언트 wrt
정적 FakeQuantWithMinMaxVarsGradient
생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TFloat32 > 그라디언트, 피연산자 < TFloat32 > 입력, 피연산자 < TFloat32 > min, 피연산자 < TFloat32 > 최대, 옵션... 옵션)
새로운 FakeQuantWithMinMaxVarsGradient 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 FakeQuantWithMinMaxVarsGradient.Options
NarrowRange (부울 NarrowRange)
정적 FakeQuantWithMinMaxVarsGradient.Options
numBits (긴 numBits)

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "FakeQuantWithMinMaxVarsGradient"

공개 방법

공개 출력 < TFloat32 > backpropWrtMax ()

역전파된 기울기 wrt 최대 매개변수: `sum(gradients * (inputs > max))`.

공개 출력 < TFloat32 > backpropWrtMin ()

역전파 기울기 wrt 최소 매개변수: `sum(gradients * (inputs < min))`.

공개 출력 < TFloat32 > backpropsWrtInput ()

역전파 그라디언트 wrt 입력: `그라디언트 * (입력 >= 최소 && 입력 <= 최대)`.

공개 정적 FakeQuantWithMinMaxVarsGradient 생성 ( 범위 범위, Operand < TFloat32 > 그래디언트, Operand < TFloat32 > 입력, Operand < TFloat32 > min, Operand < TFloat32 > max, 옵션... 옵션)

새로운 FakeQuantWithMinMaxVarsGradient 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
그라데이션 FakeQuantWithMinMaxVars 작업보다 높은 역전파 경사입니다.
입력 FakeQuantWithMinMaxVars 작업에 입력으로 전달된 값입니다. min, max: 양자화 간격, 스칼라 부동.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • FakeQuantWithMinMaxVarsGradient의 새로운 인스턴스

공개 정적 FakeQuantWithMinMaxVarsGradient.OptionsarrowRange ( BooleanarrowRange)

매개변수
좁은 범위 2^num_bits - 1개의 고유 값으로 양자화할지 여부입니다.

공개 정적 FakeQuantWithMinMaxVarsGradient.Options numBits (Long numBits)

매개변수
numBits 양자화의 비트폭. 2부터 8까지.