Dequantize

공개 최종 클래스 역양자화

압축된 uint32 입력을 가져와서 uint8에 입력을 풀어서 수행합니다.

장치의 역양자화.

상수

끈

OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 <TBfloat16>	출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
정적 역 양자화	생성 ( 스코프 범위, 피연산자 <?> 입력, Float minRange, Float maxRange, 문자열 모드, 부울 transposeOutput) 새로운 DeQuantize 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <TBfloat16>	출력 () 유형이 bloat16인 출력 텐서.

상속된 메서드

org.tensorflow.op.RawOp 클래스에서

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

부울	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시 코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

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.

인터페이스 org.tensorflow.Operand 에서

추상 출력 <TBfloat16>	출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
추상 TBfloat16	텐서 () 이 피연산자의 텐서를 반환합니다.
추상 모양	모양 () 이 피연산자의 Output 에서 ​​참조하는 텐서의 (아마도 부분적으로 알려진) 모양을 반환합니다.
추상 클래스 <TBfloat16>	유형 () 이 피연산자의 텐서 유형을 반환합니다.

인터페이스 org.tensorflow.ndarray.Shaped 에서

추상 정수	순위 ()
추상 모양	모양 ()
추상적인 긴	사이즈 () 이 컨테이너의 전체 크기를 값 개수로 계산하고 반환합니다.

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "XlaDeQuantize"

공개 방법

공개 출력 < TBfloat16 > asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

public static DeQuantize create ( 스코프 범위, 피연산자 <?> 입력, Float minRange, Float maxRange, 문자열 모드, Boolean transposeOutput)

새로운 DeQuantize 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수

범위	현재 범위
입력	유형이 uint32이고 모양이 [d0, ..., dn]인 입력 텐서입니다.
최소 범위	입력에 대해 생성될 수 있는 최소 스칼라 값입니다.
최대 범위	입력에 대해 생성될 수 있는 최대 스칼라 값입니다.
방법	{"MIN_COMBINED", "MIN_FIRST", "SCALED"}에서 역양자화 모드를 결정하는 문자열입니다.
조옮김출력	출력이 전치되는지 여부를 결정하는 부울입니다. transpose_output은 입력이 크고 입력 순위가 1보다 높을 때 더 빠릅니다.

보고

• DeQuantize의 새로운 인스턴스

공개 출력 <TBfloat16> 출력 ()

유형이 bloat16인 출력 텐서. transpose_output이 true인 경우 출력 형태는 [dn * 4, dn-1, ..., d1, d0]입니다. transpose_output이 false인 경우 출력 형태는 [d0,..., dn * 4]입니다.