QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize

공개 최종 클래스 QuantizedMatMulWithBiasAndReQuantize

중첩 클래스

수업

QuantizedMatMulWithBiasAndReQuantize.Options

QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize 에 대한 선택적 속성

공개 방법

static <W, T, U, V> QuantizedMatMulWithBiasAndReQuantize <W>	create ( Scope 범위, Operand <T> a, Operand <U> b, Operand <V>bias, Operand <Float> minA, Operand <Float> maxA, Operand <Float> minB, Operand <Float> maxB, Operand <Float > minFreezedOutput, 피연산자 <Float> maxFreezedOutput, Class<W> Toutput, 옵션... 옵션) 새로운 QuantizedMatMulWithBiasAndReQuantize 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 QuantizedMatMulWithBiasAndReQuantize.Options	inputQuantMode (문자열 inputQuantMode)
출력 <플로트>	한계에 달하다 ()
출력 <플로트>	최소 출력 ()
출력 <W>	밖으로 ()
정적 QuantizedMatMulWithBiasAndReQuantize.Options	transposeA (부울 전치 A)
정적 QuantizedMatMulWithBiasAndReQuantize.Options	transposeB (부울 전치 B)

상속된 메서드

org.tensorflow.op.PrimitiveOp 클래스에서

최종 부울	같음 (객체 객체)
최종 정수	해시 코드 ()
작업	op () 기본 Operation 반환합니다.
최종 문자열	toString ()

java.lang.Object 클래스에서

부울	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시 코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

공개 방법

public static QuantizedMatMulWithBiasAndReQuantize <W> create ( Scope 범위, Operand <T> a, Operand <U> b, Operand <V>bias, Operand <Float> minA, Operand <Float> maxA, Operand <Float> minB, Operand <Float > maxB, 피연산자 <Float> minFreezedOutput, 피연산자 <Float> maxFreezedOutput, Class<W> Toutput, 옵션... 옵션)

새로운 QuantizedMatMulWithBiasAndReQuantize 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수

범위	현재 범위
옵션	선택적 속성 값을 전달합니다.

보고

• QuantizedMatMulWithBiasAndReQuantize의 새로운 인스턴스

공개 정적 QuantizedMatMulWithBiasAndReQuantize.Options inputQuantMode (문자열 inputQuantMode)

공개 출력 <Float> maxOut ()

공개 출력 <Float> minOut ()

공개 출력 <W> 출력 ()

공개 정적 QuantizedMatMulWithBiasAndReQuantize.Options transposeA (부울 transposeA)

공개 정적 QuantizedMatMulWithBiasAndReQuantize.Options transposeB (부울 transposeB)