パブリック最終クラスFakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel
チャネルごとの float を介して float 型の「入力」テンソルを疑似量子化します。
チャンネルごとの float 型と次のいずれかの形状の `inputs` テンソルをチャンネルごとの float を介して疑似量子化します: `[d]`、`[b, d]` `[b, h, w, d]`形状 `[d]` の min` と `max` を `inputs` と同じ形状の `outputs` テンソルに変換します。
属性
- `[分; max]` は、`inputs` データのクランプ範囲を定義します。
- `inputs` 値は量子化範囲 (`narrow_range` が false の場合は `[0; 2^num_bits - 1]`、true の場合は `[1; 2^num_bits - 1]`) に量子化されてから逆量子化されます。 `[min; の浮動小数点数として出力します。最大]` 間隔。
- 「num_bits」は量子化のビット幅です。 2 から 16 まで (両端の値を含む)
- `0 < min < max` の場合: `min_adj = 0` および `max_adj = max - min`。
- `min < max < 0` の場合: `min_adj = min - max` および `max_adj = 0`。
- `min <= 0 <= max` の場合: `scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) `、`min_adj =scale *round(min /scale)`、および `max_adj = max + min_adj - min `。
ネストされたクラス
| クラス | FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel.Options | FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelのオプション属性 | |
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 > | asOutput () テンソルのシンボリック ハンドルを返します。 |
| 静的FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | |
| 静的FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel.Options | ナローレンジ(ブール値のナローレンジ) |
| 静的FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel.Options | numBits (長い numBits) |
| 出力< TFloat32 > | 出力() |
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: "FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel"
パブリックメソッド
public Output < TFloat32 > asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。
public static FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel create (スコープスコープ、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 FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel 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 |
|---|---|
| オプション | オプションの属性値を持ちます |
戻り値
- FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel の新しいインスタンス