UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options

classe estática pública UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options

Atributos opcionais para UniformQuantizedConvolutionHybrid

Métodos Públicos

UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	batchGroupCount (Lot batchGroupCount)
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	dimensionNumbers (string dimensionNumbers)
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	explicitPadding (Lista<Long> explicitPadding)
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	featureGroupCount (recurso longoGroupCount)
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	lhsDilation (Lista<Long> lhsDilation)
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	rhsDilation (Lista<Long> rhsDilation)
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	windowStrides (List<Long> windowStrides)

Métodos herdados

Da classe java.lang.Object

boleano	é igual (objeto arg0)
aula final<?>	getClass ()
interno	código hash ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notificar todos ()
Corda	para sequenciar ()
vazio final	espere (long arg0, int arg1)
vazio final	espere (arg0 longo)
vazio final	espere ()

Métodos Públicos

public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options batchGroupCount (Longo batchGroupCount)

Parâmetros

loteGroupCount	O número de grupos de lote. Usado para filtros agrupados. Deve ser um divisor de output_feature.

public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options dimensionNumbers (String dimensionNumbers)

Parâmetros

dimensãoNúmeros	Estrutura de informações de dimensão para a operação de convolução. Deve ser uma string vazia (padrão) ou uma string serializada do proto tensorflow.UniformQuantizedConvolutionDimensionNumbersAttr. Se a string estiver vazia, o padrão é `("NCHW", "OIHW", "NCHW")` (para uma convolução 2D).

public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options explicitPadding (List<Long> explicitPadding)

Parâmetros

explícitoPadding	Se `padding` Attr for `"EXPLICIT"`, deve ser definido como uma lista indicando os preenchimentos explícitos no início e no final de cada dimensão espacial lhs. Caso contrário, este Attr deve estar vazio. (Se usado,) Deve ser uma lista de tamanho 2 * (número de dimensões espaciais lhs), onde (preenchimento_explícito[2 * i], preenchimento_explícito[2 * i + 1]) indica dimensões_espaciais[i] (preenchimento_inicial, preenchimento_final).

explícitoPadding

Se `padding` Attr for `"EXPLICIT"`, deve ser definido como uma lista indicando os preenchimentos explícitos no início e no final de cada dimensão espacial lhs. Caso contrário, este Attr deve estar vazio.

(Se usado,) Deve ser uma lista de tamanho 2 * (número de dimensões espaciais lhs), onde (preenchimento_explícito[2 * i], preenchimento_explícito[2 * i + 1]) indica dimensões_espaciais[i] (preenchimento_inicial, preenchimento_final).

public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options featureGroupCount (recurso longoGroupCount)

Parâmetros

recursoGroupCount	O número de grupos de recursos. Usado para convoluções agrupadas. Deve ser um divisor de lhs_feature e output_feature.

public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options lhsDilation (List<Long> lhsDilation)

Parâmetros

lhsDilatação	O fator de dilatação a aplicar em cada dimensão espacial de `lhs`. Deve ser uma lista vazia (padrão) ou uma lista de tamanho (número de dimensões espaciais lhs). Se a lista estiver vazia, a dilatação para cada dimensão espacial lhs é definida como 1.

public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options rhsDilation (List<Long> rhsDilation)

Parâmetros

rhsDilatação	O fator de dilatação a ser aplicado em cada dimensão espacial de `rhs`. Deve ser uma lista vazia (padrão) ou uma lista de tamanho (número de dimensões espaciais rhs). Se a lista estiver vazia, a dilatação para cada dimensão espacial rhs é definida como 1.

público UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)

Parâmetros

rhsQuantizationAxis	Indica o índice de dimensão do tensor onde a quantização por eixo é aplicada às fatias ao longo dessa dimensão. Se definido como -1 (padrão), indica quantização por tensor. Para o `rhs`, apenas a quantização por tensor ou a quantização por canal ao longo de kernel_output_feature_dimension é suportada. Portanto, este atributo deve ser definido como -1 ou `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension`. Outros valores gerarão erros na construção do OpKernel.

rhsQuantizationAxis

Indica o índice de dimensão do tensor onde a quantização por eixo é aplicada às fatias ao longo dessa dimensão. Se definido como -1 (padrão), indica quantização por tensor. Para o `rhs`, apenas a quantização por tensor ou a quantização por canal ao longo de kernel_output_feature_dimension é suportada. Portanto, este atributo deve ser definido como -1 ou `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension`. Outros valores gerarão erros na construção do OpKernel.

public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options windowStrides (List<Long> windowStrides)

Parâmetros

janelaStrides	O avanço da janela deslizante para cada dimensão espacial de `lhs`. Deve ser uma lista vazia (padrão) ou uma lista de tamanho (número de dimensões espaciais). Se for fornecida uma lista vazia, o passo para cada dimensão espacial é definido como 1.