FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient

공개 최종 클래스 FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient

FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel 작업에 대한 기울기를 계산합니다.

수업 FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient.Options FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient 에 대한 선택적 속성

끈 OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

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

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

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

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient"

역전파된 기울기는 최대 매개변수, 모양 `[d]`: `sum_per_d(gradients * (inputs > max))`입니다.

역전파 그라디언트 wrt 최소 매개변수, 형태 `[d]`: `sum_per_d(gradients * (inputs < min))`.

역전파 그라디언트는 입력과 모양이 동일하며 `입력`: `그라디언트 * (입력 >= 최소 && 입력 <= 최대)`입니다.

새로운 FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

범위	현재 범위
그라데이션	FakeQuantWithMinMaxVars 연산 위의 역전파 기울기는 `[d]`, `[b, d]`, `[b, h, w, d]` 중 하나를 형성합니다.
입력	FakeQuantWithMinMaxVars 작업에 입력으로 전달된 값은 `gradients`와 모양이 동일합니다. min, max: 양자화 간격, `[d]` 모양의 부동소수점.
옵션	선택적 속성 값을 전달합니다.

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

numBits	양자화의 비트폭. 2부터 16까지.