Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.

fluxo tensor:: ops:: QuantizeAndDequantizeV2:: Atributos

#include <array_ops.h>

Configuradores de atributos opcionais para QuantizeAndDequantizeV2 .

Resumo

Atributos públicos
`axis_ = -1`	`int64`
`narrow_range_ = false`	`bool`
`num_bits_ = 8`	`int64`
`range_given_ = false`	`bool`
`round_mode_ = "HALF_TO_EVEN"`	`StringPiece`
`signed_input_ = true`	`bool`

Funções públicas
`Axis (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Se especificado, esse eixo será tratado como um eixo de canal ou fatia, e uma faixa de quantização separada será usada para cada canal ou fatia ao longo desse eixo.
`NarrowRange (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Se for True, então o valor absoluto do valor mínimo quantizado será igual ao valor máximo quantizado, em vez de 1 a mais.
`NumBits (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` A largura de bits da quantização.
`RangeGiven (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Se o intervalo é fornecido ou deve ser determinado a partir do tensor `input` .
`RoundMode (StringPiece x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` O atributo 'round_mode' controla qual algoritmo de desempate de arredondamento é usado ao arredondar valores flutuantes para seus equivalentes quantizados.
`SignedInput (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Se a quantização é assinada ou não.

Atributos públicos

eixo_

int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::axis_ = -1

intervalo_estreito_

bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::narrow_range_ = false

num_bits_

int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::num_bits_ = 8

intervalo_dado_

bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::range_given_ = false

round_mode_

StringPiece tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::round_mode_ = "HALF_TO_EVEN"

entrada_assinada_

bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::signed_input_ = true

Funções públicas

Eixo

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::Axis(
  int64 x
)

Se especificado, esse eixo será tratado como um eixo de canal ou fatia, e uma faixa de quantização separada será usada para cada canal ou fatia ao longo desse eixo.

O padrão é -1

Faixa Estreita

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NarrowRange(
  bool x
)

Se for True, então o valor absoluto do valor mínimo quantizado será igual ao valor máximo quantizado, em vez de 1 a mais.

ou seja, para quantização de 8 bits, o valor mínimo é -127 em vez de -128.

O padrão é falso

Numbits

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NumBits(
  int64 x
)

A largura de bits da quantização.

O padrão é 8

Alcance dado

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RangeGiven(
  bool x
)

Se o intervalo é fornecido ou deve ser determinado a partir do tensor input .

O padrão é falso

Modo redondo

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RoundMode(
  StringPiece x
)

O atributo 'round_mode' controla qual algoritmo de desempate de arredondamento é usado ao arredondar valores flutuantes para seus equivalentes quantizados.

Os seguintes modos de arredondamento são atualmente suportados:

HALF_TO_EVEN: este é o round_mode padrão.
HALF_UP: arredondamento para positivo. Neste modo 7,5 arredondamentos até 8 e -7,5 arredondamentos até -7.

O padrão é "HALF_TO_EVEN"

Entrada assinada

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::SignedInput(
  bool x
)

Se a quantização é assinada ou não.

(na verdade, este parâmetro deveria ter sido chamado signed_output )

O padrão é verdadeiro