Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
dòng chảy căng:: ôi:: Lượng tử hóaMatMul
#include <math_ops.h>
Thực hiện phép nhân ma trận lượng tử hóa của a
với ma trận b
.
Bản tóm tắt
Đầu vào phải là ma trận hai chiều và chiều bên trong của a
(sau khi được hoán vị nếu transpose_a
khác 0) phải khớp với chiều bên ngoài của b
(sau khi được hoán vị nếu transposed_b
khác 0).
Lập luận:
- phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
- a: Phải là tensor hai chiều.
- b: Phải là tensor hai chiều.
- min_a: Giá trị float mà giá trị
a
tử hóa thấp nhất đại diện. - max_a: Giá trị float mà giá trị
a
tử hóa cao nhất đại diện. - min_b: Giá trị float mà giá trị
b
lượng tử hóa thấp nhất đại diện. - max_b: Giá trị float mà giá trị
b
lượng tử hóa cao nhất đại diện.
Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs
):
- transpose_a: Nếu đúng,
a
được chuyển vị trước khi nhân. - transpose_b: Nếu đúng,
b
được chuyển vị trước khi nhân. - Kích hoạt: Loại đầu ra được tạo ra bởi chức năng kích hoạt sau thao tác này.
Trả về:
-
Output
ra -
Output
min_out: Giá trị float mà giá trị đầu ra lượng tử hóa thấp nhất đại diện. -
Output
max_out: Giá trị float mà giá trị đầu ra lượng tử hóa cao nhất đại diện.
Hàm tạo và hàm hủy |
---|
QuantizedMatMul (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input a, :: tensorflow::Input b, :: tensorflow::Input min_a, :: tensorflow::Input max_a, :: tensorflow::Input min_b, :: tensorflow::Input max_b)
|
QuantizedMatMul (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input a, :: tensorflow::Input b, :: tensorflow::Input min_a, :: tensorflow::Input max_a, :: tensorflow::Input min_b, :: tensorflow::Input max_b, const QuantizedMatMul::Attrs & attrs) |
Thuộc tính công khai
Chức năng công cộng
Các hàm tĩnh công khai
Kích hoạt
Attrs Tactivation(
DataType x
)
đầu ra
Attrs Toutput(
DataType x
)
Chuyển vịA
Attrs TransposeA(
bool x
)
Chuyển đổiB
Attrs TransposeB(
bool x
)
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::QuantizedMatMul Class Reference\n\ntensorflow::ops::QuantizedMatMul\n================================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nPerform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b`.\n\nSummary\n-------\n\nThe inputs must be two-dimensional matrices and the inner dimension of `a` (after being transposed if `transpose_a` is non-zero) must match the outer dimension of `b` (after being transposed if `transposed_b` is non-zero).\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- a: Must be a two-dimensional tensor.\n- b: Must be a two-dimensional tensor.\n- min_a: The float value that the lowest quantized `a` value represents.\n- max_a: The float value that the highest quantized `a` value represents.\n- min_b: The float value that the lowest quantized `b` value represents.\n- max_b: The float value that the highest quantized `b` value represents.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantized-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_mat_mul_1_1_attrs)):\n\n- transpose_a: If true, `a` is transposed before multiplication.\n- transpose_b: If true, `b` is transposed before multiplication.\n- Tactivation: The type of output produced by activation function following this operation.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) out\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) min_out: The float value that the lowest quantized output value represents.\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) max_out: The float value that the highest quantized output value represents.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [QuantizedMatMul](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_mat_mul_1a0f09b0e35ddc6a6324c65db6ec69a731)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` a, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` b, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` min_a, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` max_a, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` min_b, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` max_b)` ||\n| [QuantizedMatMul](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_mat_mul_1a882f02d4d46fa0c4ddb44a2e201929dc)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` a, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` b, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` min_a, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` max_a, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` min_b, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` max_b, const `[QuantizedMatMul::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantized-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_mat_mul_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [max_out](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_mat_mul_1ad70908bf74ce2c40aa1f778693c60d8f) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [min_out](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_mat_mul_1a8dfe353eb1695a006f27c2cd8210b728) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_mat_mul_1ad9abd5818d18e9d7f03c3db5ef1464ff) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [out](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_mat_mul_1a891101c5425593a778947c2a3019d4a3) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public static functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Tactivation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_mat_mul_1adf046668cb84feff06bb62ac8dfe9cb9)`(DataType x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantized-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_mat_mul_1_1_attrs) |\n| [Toutput](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_mat_mul_1ab91328f7f63e496fbf14e3f2a7ca46fe)`(DataType x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantized-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_mat_mul_1_1_attrs) |\n| [TransposeA](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_mat_mul_1afbe2add319dc39e1db4dc583f556def9)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantized-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_mat_mul_1_1_attrs) |\n| [TransposeB](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_mat_mul_1a6525a94155917583356eb70dd02f1f72)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantized-mat-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_mat_mul_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::QuantizedMatMul::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantized-mat-mul/attrs) | Optional attribute setters for [QuantizedMatMul](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/quantized-mat-mul#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_mat_mul). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### max_out\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output max_out\n``` \n\n### min_out\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output min_out\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### out\n\n```text\n::tensorflow::Output out\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### QuantizedMatMul\n\n```gdscript\n QuantizedMatMul(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input a,\n ::tensorflow::Input b,\n ::tensorflow::Input min_a,\n ::tensorflow::Input max_a,\n ::tensorflow::Input min_b,\n ::tensorflow::Input max_b\n)\n``` \n\n### QuantizedMatMul\n\n```gdscript\n QuantizedMatMul(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input a,\n ::tensorflow::Input b,\n ::tensorflow::Input min_a,\n ::tensorflow::Input max_a,\n ::tensorflow::Input min_b,\n ::tensorflow::Input max_b,\n const QuantizedMatMul::Attrs & attrs\n)\n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### Tactivation\n\n```text\nAttrs Tactivation(\n DataType x\n)\n``` \n\n### Toutput\n\n```text\nAttrs Toutput(\n DataType x\n)\n``` \n\n### TransposeA\n\n```text\nAttrs TransposeA(\n bool x\n)\n``` \n\n### TransposeB\n\n```text\nAttrs TransposeB(\n bool x\n)\n```"]]