FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient

genel final dersi FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient

FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel işlemi için degradeleri hesaplayın.

İç İçe Sınıflar

sınıf

FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient.Options

FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim

OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış < TFloat32 >	backpropWrtMax () Geriye yayılan degradeler wrt
Çıkış < TFloat32 >	backpropWrtMin () Geriye yayılan degradeler wrt
Çıkış < TFloat32 >	backpropsWrtInput () Geriye yayılan degradeler wrt
statik FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	create ( Kapsam kapsamı, İşlenen < TFloat32 > degradeler, İşlenen < TFloat32 > girişler, İşlenen < TFloat32 > min, İşlenen < TFloat32 > maksimum, Seçenekler... seçenekler) Yeni bir FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient işlemini saran bir sınıf oluşturmanın fabrika yöntemi.
statik FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient.Options	darRange (Boolean darRange)
statik FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient.Options	numBits (Uzun numBits)

Kalıtsal Yöntemler

org.tensorflow.op.RawOp sınıfından

son boole değeri	eşittir (Nesne nesnesi)
son int	hash kodu ()
Operasyon	işlem () Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.
son Dize	toString ()

Java.lang.Object sınıfından

boolean	eşittir (Nesne arg0)
son Sınıf<?>	getClass ()
int	hash kodu ()
son boşluk	bildir ()
son boşluk	tümünü bildir ()
Sicim	toString ()
son boşluk	bekle (uzun arg0, int arg1)
son boşluk	bekle (uzun arg0)
son boşluk	Beklemek ()

org.tensorflow.op.Op arayüzünden

özet Yürütme Ortamı	env () Bu operasyonun oluşturulduğu yürütme ortamını döndürün.
soyut Operasyon	işlem () Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient"

Genel Yöntemler

genel Çıkış < TFloat32 > backpropWrtMax ()

Maksimum parametre ile geri yayılan degradeler, şekil `[d]`: `sum_per_d(gradients * (inputs > max))`.

genel Çıkış < TFloat32 > backpropWrtMin ()

Min parametresi ile geri yayılan degradeler, şekil `[d]`: `sum_per_d(gradients * (inputs < min))`.

genel Çıkış < TFloat32 > backpropsWrtInput ()

Girişlerle birlikte geri yayılan degradeler, şekli "girişler" ile aynı: "gradyanlar * (girişler >= minimum && girişler <= maksimum)".

public static FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient create ( Kapsam kapsamı, İşlenen < TFloat32 > degradeler, İşlenen < TFloat32 > girişler, İşlenen < TFloat32 > min, İşlenen < TFloat32 > maksimum, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient işlemini saran bir sınıf oluşturmanın fabrika yöntemi.

Parametreler

kapsam	mevcut kapsam
degradeler	FakeQuantWithMinMaxVars işleminin üzerindeki geri yayılan degradeler, aşağıdakilerden birini şekillendirir: "[d]", "[b, d]", "[b, h, w, d]".
girişler	FakeQuantWithMinMaxVars işlemine girdi olarak iletilen değerler "gradyanlar" ile aynı şekildedir. min, max: Niceleme aralığı, '[d]' şeklindeki kayan noktalar.
seçenekler	isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır

İadeler

• FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient'in yeni bir örneği

public static FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient.Options darRange (Boolean darRange)

Parametreler

dar aralık	2^num_bits - 1 farklı değere nicemlenip nicelenmeyeceği.

public static FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient.Options numBits (Long numBits)

Parametreler

numBits	Nicelemenin bit genişliği; 2 ile 16 arasında (dahil).