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 hóaAndDequantizeV2:: Attr
#include <array_ops.h> Bộ cài đặt thuộc tính tùy chọn cho QuantizeAndDequantizeV2 .
Bản tóm tắt
Chức năng công cộng |
|---|
Axis (int64 x) | Nếu được chỉ định, trục này được coi là trục kênh hoặc trục lát và phạm vi lượng tử hóa riêng biệt được sử dụng cho mỗi kênh hoặc lát dọc theo trục này. |
NarrowRange (bool x) | Nếu Đúng thì giá trị tuyệt đối của giá trị tối thiểu được lượng tử hóa sẽ giống với giá trị tối đa được lượng tử hóa, thay vì lớn hơn 1. |
NumBits (int64 x) | Độ rộng bit của lượng tử hóa. |
RangeGiven (bool x) | Liệu phạm vi được đưa ra hay nên được xác định từ tensor input . |
RoundMode (StringPiece x) | Thuộc tính 'round_mode' kiểm soát thuật toán ngắt kết nối làm tròn nào được sử dụng khi làm tròn các giá trị float thành giá trị tương đương được lượng tử hóa của chúng. |
SignedInput (bool x) | Cho dù lượng tử hóa được ký hay không dấu. |
Thuộc tính công khai
trục_
int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::axis_ = -1
phạm vi hẹp_
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::narrow_range_ = false
num_bit_
int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::num_bits_ = 8
phạm vi_given_
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::range_given_ = false
vòng_mode_
StringPiece tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::round_mode_ = "HALF_TO_EVEN"
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::signed_input_ = true
Chức năng công cộng
Trục
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::Axis(
int64 x
)
Nếu được chỉ định, trục này được coi là trục kênh hoặc trục lát và phạm vi lượng tử hóa riêng biệt được sử dụng cho mỗi kênh hoặc lát dọc theo trục này.
Mặc định là -1
Phạm vi hẹp
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NarrowRange(
bool x
)
Nếu Đúng thì giá trị tuyệt đối của giá trị tối thiểu được lượng tử hóa sẽ giống với giá trị tối đa được lượng tử hóa, thay vì lớn hơn 1.
tức là đối với lượng tử hóa 8 bit, giá trị tối thiểu là -127 thay vì -128.
Mặc định là sai
NumBits
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NumBits(
int64 x
)
Độ rộng bit của lượng tử hóa.
Mặc định là 8
Phạm vi đã cho
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RangeGiven(
bool x
)
Liệu phạm vi được đưa ra hay nên được xác định từ tensor input .
Mặc định là sai
Chế độ tròn
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RoundMode(
StringPiece x
)
Thuộc tính 'round_mode' kiểm soát thuật toán ngắt kết nối làm tròn nào được sử dụng khi làm tròn các giá trị float thành giá trị tương đương được lượng tử hóa của chúng.
Các chế độ làm tròn sau đây hiện được hỗ trợ:
- HALF_TO_EVEN: đây là round_mode mặc định.
- HALF_UP: làm tròn về phía dương. Ở chế độ này, 7,5 làm tròn lên thành 8 và -7,5 làm tròn lên -7.
Mặc định là "HALF_TO_EVEN"
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::SignedInput(
bool x
)
Cho dù lượng tử hóa được ký hay không dấu.
(thực ra tham số này đáng lẽ phải được gọi là signed_output )
Mặc định là đúng
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: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC."],[],[],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"]]
