Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
przepływ tensorowy:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient:: Atrybuty
#include <array_ops.h> Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient .
Streszczenie
Funkcje publiczne |
|---|
NarrowRange (bool x) | Czy kwantyzować na 2^num_bitów - 1 różne wartości. |
NumBits (int64 x) | Szerokość bitowa kwantyzacji; od 2 do 16 włącznie. |
Atrybuty publiczne
wąski_zakres_
bool tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient::Attrs::narrow_range_ = false
liczba_bitów_
int64 tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient::Attrs::num_bits_ = 8
Funkcje publiczne
WąskiZakres
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient::Attrs::NarrowRange(
bool x
)
Czy kwantyzować na 2^num_bitów - 1 różne wartości.
Domyślnie jest to fałsz
Liczba bitów
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient::Attrs::NumBits(
int64 x
)
Szerokość bitowa kwantyzacji; od 2 do 16 włącznie.
Domyślnie 8
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient::Attrs Struct Reference\n\ntensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient::Attrs\n=================================================================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nOptional attribute setters for [FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/fake-quant-with-min-max-vars-per-channel-gradient#classtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_per_channel_gradient).\n\nSummary\n-------\n\n| ### Public attributes ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| [narrow_range_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_per_channel_gradient_1_1_attrs_1a19bcc6e3056cc06a975a5a7236e38607)` = false` | `bool` |\n| [num_bits_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_per_channel_gradient_1_1_attrs_1a1d8955c276cd7afe9a8cc3b3cec65b80)` = 8` | `int64` |\n\n| ### Public functions ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [NarrowRange](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_per_channel_gradient_1_1_attrs_1a7c6086869fd2c913591598734e50c734)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fake-quant-with-min-max-vars-per-channel-gradient/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_per_channel_gradient_1_1_attrs) Whether to quantize into 2\\^num_bits - 1 distinct values. |\n| [NumBits](#structtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_per_channel_gradient_1_1_attrs_1aa00e6a2d0d011a7cec018693b25d8311)`(int64 x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fake-quant-with-min-max-vars-per-channel-gradient/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_per_channel_gradient_1_1_attrs) The bitwidth of the quantization; between 2 and 16, inclusive. |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### narrow_range_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient::Attrs::narrow_range_ = false\n``` \n\n### num_bits_\n\n```scdoc\nint64 tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient::Attrs::num_bits_ = 8\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### NarrowRange\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient::Attrs::NarrowRange(\n bool x\n)\n``` \nWhether to quantize into 2\\^num_bits - 1 distinct values.\n\nDefaults to false \n\n### NumBits\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient::Attrs::NumBits(\n int64 x\n)\n``` \nThe bitwidth of the quantization; between 2 and 16, inclusive.\n\nDefaults to 8"]]
