تدفق التوتر:: العمليات:: الكمية والإزالةV2:: أترز
#include <array_ops.h>محددات السمات الاختيارية لـ QuantizeAndDequantizeV2 .
ملخص
الصفات العامة | |
|---|---|
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 |
الوظائف العامة | |
|---|---|
Axis (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs إذا تم تحديده، فسيتم التعامل مع هذا المحور كمحور قناة أو شريحة، ويتم استخدام نطاق تكميم منفصل لكل قناة أو شريحة على طول هذا المحور. |
NarrowRange (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs إذا كان True، فإن القيمة المطلقة للقيمة الدنيا المكممة هي نفس القيمة القصوى المكممة، بدلاً من 1 أكبر. |
NumBits (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs عرض البت للتكميم. |
RangeGiven (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs ما إذا كان النطاق محددًا أم يجب تحديده من موتر input . |
RoundMode (StringPiece x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs تتحكم السمة 'round_mode' في خوارزمية تقريب التعادل المستخدمة عند تقريب القيم العائمة إلى مكافئاتها الكمية. |
SignedInput (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs ما إذا كان التكميم موقعًا أم غير موقع. |
الصفات العامة
محور_
int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::axis_ = -1
نطاق_ضيق_
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::narrow_range_ = false
num_bits_
int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::num_bits_ = 8
النطاق_المعطى_
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::range_given_ = false
round_mode_
StringPiece tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::round_mode_ = "HALF_TO_EVEN"
مُوقع_الإدخال_
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::signed_input_ = true
الوظائف العامة
محور
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::Axis( int64 x )
إذا تم تحديده، فسيتم التعامل مع هذا المحور كمحور قناة أو شريحة، ويتم استخدام نطاق تكميم منفصل لكل قناة أو شريحة على طول هذا المحور.
الإعدادات الافتراضية هي -1
نطاق ضيق
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NarrowRange( bool x )
إذا كان True، فإن القيمة المطلقة للقيمة الدنيا المكممة هي نفس القيمة القصوى المكممة، بدلاً من 1 أكبر.
أي بالنسبة لتكميم 8 بت، فإن الحد الأدنى للقيمة هو -127 بدلاً من -128.
الافتراضيات كاذبة
نومبيتس
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NumBits( int64 x )
عرض البت للتكميم.
الافتراضي هو 8
RangeGiven
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RangeGiven( bool x )
ما إذا كان النطاق محددًا أم يجب تحديده من موتر input .
الافتراضيات كاذبة
الوضع الدائري
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RoundMode( StringPiece x )
تتحكم السمة 'round_mode' في خوارزمية تقريب التعادل المستخدمة عند تقريب القيم العائمة إلى مكافئاتها الكمية.
أوضاع التقريب التالية مدعومة حاليًا:
- HALF_TO_EVEN: هذا هو الوضع الدائري الافتراضي.
- HALF_UP: جولة نحو الإيجابية. في هذا الوضع، يتم تقريب 7.5 إلى 8 و-7.5 إلى 7.
الإعدادات الافتراضية هي "HALF_TO_EVEN"
SignedInput
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::SignedInput( bool x )
ما إذا كان التكميم موقعًا أم غير موقع.
(في الواقع كان يجب أن يُطلق على هذه المعلمة اسم signed_output )
الافتراضيات إلى صحيح
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs Struct Reference\n\ntensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs\n===============================================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nOptional attribute setters for [QuantizeAndDequantizeV2](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/quantize-and-dequantize-v2#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2).\n\nSummary\n-------\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------|\n| [axis_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs_1a315bdca31eedd36ca93926e243fa1936)` = -1` | `int64` |\n| [narrow_range_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs_1adf347e0c1f8214c14d7694ae285cc9d0)` = false` | `bool` |\n| [num_bits_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs_1a11159f89f2414130b6a3ad313b27716c)` = 8` | `int64` |\n| [range_given_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs_1a865cf4c82b9089b872eb9b918531f2db)` = false` | `bool` |\n| [round_mode_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs_1a6dfc7a75f4a69171c6497bb1edfa0d05)` = \"HALF_TO_EVEN\"` | `StringPiece` |\n| [signed_input_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs_1a790cd895eec69aba604ac8e9cb7f8a9f)` = true` | `bool` |\n\n| ### Public functions ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Axis](#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs_1a763f00e13bdab9fb43c917bbc70cf634)`(int64 x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantize-and-dequantize-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs) If specified, this axis is treated as a channel or slice axis, and a separate quantization range is used for each channel or slice along this axis. |\n| [NarrowRange](#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs_1afaceca0792d45c8137aeb043c8cfda94)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantize-and-dequantize-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs) If True, then the absolute value of the quantized minimum value is the same as the quantized maximum value, instead of 1 greater. |\n| [NumBits](#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs_1a76057cdbc84759b92af376d7af6e5542)`(int64 x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantize-and-dequantize-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs) The bitwidth of the quantization. |\n| [RangeGiven](#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs_1a6fa06a82baf6f5d343626b0ff362f28b)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantize-and-dequantize-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs) Whether the range is given or should be determined from the `input` tensor. |\n| [RoundMode](#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs_1abbc6241855f1eb74e6c30f9bb38a9bea)`(StringPiece x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantize-and-dequantize-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs) The 'round_mode' attribute controls which rounding tie-breaking algorithm is used when rounding float values to their quantized equivalents. |\n| [SignedInput](#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs_1acc49af3428f348e5f27485c3d72e5598)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/quantize-and-dequantize-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_quantize_and_dequantize_v2_1_1_attrs) Whether the quantization is signed or unsigned. |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### axis_\n\n```scdoc\nint64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::axis_ = -1\n``` \n\n### narrow_range_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::narrow_range_ = false\n``` \n\n### num_bits_\n\n```scdoc\nint64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::num_bits_ = 8\n``` \n\n### range_given_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::range_given_ = false\n``` \n\n### round_mode_\n\n```scdoc\nStringPiece tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::round_mode_ = \"HALF_TO_EVEN\"\n``` \n\n### signed_input_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::signed_input_ = true\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Axis\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::Axis(\n int64 x\n)\n``` \nIf specified, this axis is treated as a channel or slice axis, and a separate quantization range is used for each channel or slice along this axis.\n\nDefaults to -1 \n\n### NarrowRange\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NarrowRange(\n bool x\n)\n``` \nIf True, then the absolute value of the quantized minimum value is the same as the quantized maximum value, instead of 1 greater.\n\ni.e. for 8 bit quantization, the minimum value is -127 instead of -128.\n\nDefaults to false \n\n### NumBits\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NumBits(\n int64 x\n)\n``` \nThe bitwidth of the quantization.\n\nDefaults to 8 \n\n### RangeGiven\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RangeGiven(\n bool x\n)\n``` \nWhether the range is given or should be determined from the `input` tensor.\n\nDefaults to false \n\n### RoundMode\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RoundMode(\n StringPiece x\n)\n``` \nThe 'round_mode' attribute controls which rounding tie-breaking algorithm is used when rounding float values to their quantized equivalents.\n\nThe following rounding modes are currently supported:\n\n\n- HALF_TO_EVEN: this is the default round_mode.\n- HALF_UP: round towards positive. In this mode 7.5 rounds up to 8 and -7.5 rounds up to -7.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nDefaults to \"HALF_TO_EVEN\" \n\n### SignedInput\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::SignedInput(\n bool x\n)\n``` \nWhether the quantization is signed or unsigned.\n\n(actually this parameter should have been called **`signed_output`**)\n\nDefaults to true"]]