সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: QuantizeAndDequantizeV2 :: Attrs
#include <array_ops.h> QuantizeAndDequantizeV2 এর জন্য ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউট সেটার।
সারাংশ
পাবলিক ফাংশন |
|---|
Axis (int64 x) | নির্দিষ্ট করা হলে, এই অক্ষটিকে একটি চ্যানেল বা স্লাইস অক্ষ হিসাবে বিবেচনা করা হয় এবং প্রতিটি চ্যানেল বা এই অক্ষ বরাবর স্লাইসের জন্য একটি পৃথক পরিমাপ পরিসীমা ব্যবহার করা হয়। |
NarrowRange (bool x) | যদি সত্য হয়, তাহলে পরিমাপকৃত সর্বনিম্ন মানের পরম মান 1 বৃহত্তর এর পরিবর্তে পরিমাপকৃত সর্বোচ্চ মানের সমান। |
NumBits (int64 x) | কোয়ান্টাইজেশনের বিটওয়াইথ। |
RangeGiven (bool x) | রেঞ্জ দেওয়া আছে কিনা বা input টেনসর থেকে নির্ধারণ করা উচিত। |
RoundMode (StringPiece x) | 'রাউন্ড_মোড' অ্যাট্রিবিউট নিয়ন্ত্রণ করে যে রাউন্ডিং টাই-ব্রেকিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয় যখন ফ্লোট মানগুলিকে তাদের কোয়ান্টাইজড সমতুল্যের সাথে রাউন্ডিং করা হয়। |
SignedInput (bool x) | কোয়ান্টাইজেশন স্বাক্ষরিত বা স্বাক্ষরবিহীন কিনা। |
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
অক্ষ_
int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::axis_ = -1
সংকীর্ণ_পরিসর_
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::narrow_range_ = false
সংখ্যা_বিট
int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::num_bits_ = 8
পরিসীমা_প্রদত্ত_
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::range_given_ = false
রাউন্ড_মোড_
StringPiece tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::round_mode_ = "HALF_TO_EVEN"
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::signed_input_ = true
পাবলিক ফাংশন
অক্ষ
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::Axis(
int64 x
)
নির্দিষ্ট করা হলে, এই অক্ষটিকে একটি চ্যানেল বা স্লাইস অক্ষ হিসাবে বিবেচনা করা হয় এবং প্রতিটি চ্যানেল বা এই অক্ষ বরাবর স্লাইসের জন্য একটি পৃথক পরিমাপ পরিসীমা ব্যবহার করা হয়।
ডিফল্ট -1
ন্যারোরেঞ্জ
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NarrowRange(
bool x
)
যদি সত্য হয়, তাহলে পরিমাপকৃত সর্বনিম্ন মানের পরম মান 1 বৃহত্তর এর পরিবর্তে পরিমাপকৃত সর্বোচ্চ মানের সমান।
অর্থাৎ 8 বিট কোয়ান্টাইজেশনের জন্য, সর্বনিম্ন মান -128 এর পরিবর্তে -127।
ডিফল্ট থেকে মিথ্যা
NumBits
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NumBits(
int64 x
)
কোয়ান্টাইজেশনের বিটওয়াইথ।
ডিফল্ট 8
রেঞ্জ দেওয়া
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RangeGiven(
bool x
)
রেঞ্জ দেওয়া আছে কিনা বা input টেনসর থেকে নির্ধারণ করা উচিত।
ডিফল্ট থেকে মিথ্যা
রাউন্ডমোড
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RoundMode(
StringPiece x
)
'রাউন্ড_মোড' অ্যাট্রিবিউট নিয়ন্ত্রণ করে যে রাউন্ডিং টাই-ব্রেকিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয় যখন ফ্লোট মানগুলিকে তাদের কোয়ান্টাইজড সমতুল্যের সাথে রাউন্ডিং করা হয়।
নিম্নলিখিত রাউন্ডিং মোডগুলি বর্তমানে সমর্থিত:
- HALF_TO_EVEN: এটি হল ডিফল্ট রাউন্ড_মোড।
- HALF_UP: ধনাত্মক দিকে বৃত্তাকার। এই মোডে 8 পর্যন্ত 7.5 রাউন্ড এবং -7 পর্যন্ত -7.5 রাউন্ড।
"HALF_TO_EVEN" এ ডিফল্ট
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::SignedInput(
bool x
)
কোয়ান্টাইজেশন স্বাক্ষরিত বা স্বাক্ষরবিহীন কিনা।
(আসলে এই প্যারামিটারটিকে signed_output বলা উচিত ছিল)
ডিফল্ট থেকে সত্য
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],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"]]
