tensorflow :: অপস:: QuantizeAndDequantizeV2 :: Attrs

#include <array_ops.h>

QuantizeAndDequantizeV2 এর জন্য ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউট সেটার।

সারসংক্ষেপ

পাবলিক বৈশিষ্ট্য
`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`

পাবলিক ফাংশন
`Axis (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` যদি নির্দিষ্ট করা হয়, এই অক্ষটিকে একটি চ্যানেল বা স্লাইস অক্ষ হিসাবে বিবেচনা করা হয় এবং এই অক্ষ বরাবর প্রতিটি চ্যানেল বা স্লাইসের জন্য একটি পৃথক পরিমাপ পরিসীমা ব্যবহার করা হয়।
`NarrowRange (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` যদি সত্য হয়, তাহলে পরিমাপকৃত সর্বনিম্ন মানের পরম মান 1 বৃহত্তর এর পরিবর্তে পরিমাপকৃত সর্বোচ্চ মানের সমান।
`NumBits (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` কোয়ান্টাইজেশনের বিটওয়াইথ।
`RangeGiven (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` রেঞ্জ দেওয়া আছে কিনা বা `input` টেনসর থেকে নির্ধারণ করা উচিত।
`RoundMode (StringPiece x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` '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)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` 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"

স্বাক্ষরিত_ইনপুট_

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

পাবলিক ফাংশন

অক্ষ

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

যদি নির্দিষ্ট করা হয়, এই অক্ষটিকে একটি চ্যানেল বা স্লাইস অক্ষ হিসাবে বিবেচনা করা হয় এবং এই অক্ষ বরাবর প্রতিটি চ্যানেল বা স্লাইসের জন্য একটি পৃথক পরিমাপ পরিসীমা ব্যবহার করা হয়।

ডিফল্ট -1

সংকীর্ণ পরিসর

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

স্বাক্ষরিত ইনপুট

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