공개 정적 클래스 UniformQuantizedConvolution.Options
UniformQuantizedConvolution 의 선택적 속성
공개 방법
| 균일QuantizedConvolution.Options | 배치그룹카운트 (긴 배치그룹카운트) |
| 균일QuantizedConvolution.Options | 차원 번호 (문자열 차원 번호) |
| 균일QuantizedConvolution.Options | explicitPadding (List<Long>explicitPadding) |
| 균일QuantizedConvolution.Options | featureGroupCount (긴 featureGroupCount) |
| 균일QuantizedConvolution.Options | lhsDilation (List<Long> lhsDilation) |
| 균일QuantizedConvolution.Options | lhsQuantizationAxis (Long lhsQuantizationAxis) |
| 균일QuantizedConvolution.Options | outputQuantizationAxis (긴 출력QuantizationAxis) |
| 균일QuantizedConvolution.Options | rhsDilation (List<Long> rhsDilation) |
| 균일QuantizedConvolution.Options | rhsQuantizationAxis (긴 rhsQuantizationAxis) |
| 균일QuantizedConvolution.Options | windowStrides (List<Long> windowStrides) |
상속된 메서드
공개 방법
공개 균일QuantizedConvolution.Options 배치그룹카운트 (긴 배치그룹카운트)
매개변수
| 배치그룹수 | 일괄 그룹 수입니다. 그룹화된 필터에 사용됩니다. `output_feature`의 제수여야 합니다. |
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공개 UniformQuantizedConvolution.Options 차원Numbers (문자열 차원Numbers)
매개변수
| 차원번호 | 컨볼루션 연산에 대한 차원 정보의 구조. 빈 문자열(기본값)이거나 'tensorflow.UniformQuantizedConvolutionDimensionNumbersAttr' proto의 직렬화된 문자열이어야 합니다. 빈 문자열인 경우 기본값은 `("NCHW", "OIHW", "NCHW")`입니다(2D 컨볼루션의 경우). |
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공개 균일QuantizedConvolution.OptionsexplicitPadding ( List<Long>explicitPadding)
매개변수
| 명시적 패딩 | `padding`이 `"EXPLICIT"`인 경우 각 `lhs` 공간 차원의 시작과 끝에서 명시적 패딩을 나타내는 목록으로 설정되어야 합니다. 그렇지 않으면 비어 있어야 합니다. (사용되는 경우) `2 * (lhs 공간 차원 수)` 크기의 목록이어야 합니다. 여기서 `(explicit_padding[2 * i],explicit_padding[2 * i + 1])`는 `(start_padding, end_padding)을 나타냅니다. `공간_차원[i]`의 `입니다. |
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공개 균일 QuantizedConvolution.Options featureGroupCount (Long featureGroupCount)
매개변수
| featureGroupCount | 기능 그룹의 수입니다. 그룹화된 컨볼루션에 사용됩니다. 'lhs_feature'와 'output_feature'의 제수여야 합니다. |
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공개 균일QuantizedConvolution.Options lhsDilation (List<Long> lhsDilation)
매개변수
| lhs확장 | 'lhs'의 각 공간 차원에 적용할 확장 인자입니다. 빈 목록(기본값) 또는 크기 목록(`lhs` 공간 차원 수)이어야 합니다. 목록이 비어 있으면 각 'lhs' 공간 차원의 팽창이 1로 설정됩니다. |
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공개 균일 QuantizedConvolution.Options lhsQuantizationAxis (Long lhsQuantizationAxis)
매개변수
| lhs양자화축 | 해당 차원에 따른 조각에 축당 양자화가 적용되는 텐서의 차원 인덱스를 나타냅니다. -1(기본값)로 설정하면 텐서별 양자화를 나타냅니다. `lhs`의 경우 텐서당 양자화만 지원됩니다. 따라서 이 값은 -1로 설정되어야 합니다. 다른 값은 OpKernel 구성 시 오류를 발생시킵니다. |
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공개 균일QuantizedConvolution. 옵션 출력QuantizationAxis (긴 출력QuantizationAxis)
매개변수
| 출력양자화축 | 해당 차원에 따른 조각에 축당 양자화가 적용되는 텐서의 차원 인덱스를 나타냅니다. -1(기본값)로 설정하면 텐서별 양자화를 나타냅니다. '출력'의 경우 'output_feature_dimension'에 따른 텐서별 양자화 또는 채널별 양자화만 지원됩니다. 따라서 이는 -1 또는 `dimension_numbers.output_feature_dimension`으로 설정되어야 합니다. 다른 값은 OpKernel 구성 시 오류를 발생시킵니다. |
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공개 균일QuantizedConvolution.Options rhsDilation (List<Long> rhsDilation)
매개변수
| rhs확장 | 'rhs'의 각 공간 차원에 적용할 확장 인자입니다. 빈 목록(기본값) 또는 크기 목록(`rhs` 공간 차원 수)이어야 합니다. 목록이 비어 있으면 각 'rhs' 공간 차원의 팽창이 1로 설정됩니다. |
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공개 균일 QuantizedConvolution.Options rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)
매개변수
| rhs양자화축 | 해당 차원에 따른 조각에 축당 양자화가 적용되는 텐서의 차원 인덱스를 나타냅니다. -1(기본값)로 설정하면 텐서별 양자화를 나타냅니다. 'rhs'의 경우 'kernel_output_feature_dimension'에 따른 텐서별 양자화 또는 채널별 양자화만 지원됩니다. 따라서 이는 -1 또는 `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension`으로 설정되어야 합니다. 다른 값은 OpKernel 구성 시 오류를 발생시킵니다. |
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공용 균일 QuantizedConvolution.Options windowStrides (List<Long> windowStrides)
매개변수
| 창스트라이드 | 'lhs'의 각 공간 차원에 대한 슬라이딩 윈도우의 보폭입니다. 빈 목록(기본값) 또는 크기 목록(공간 차원 수)이어야 합니다. 빈 목록이 제공되면 각 공간 차원의 보폭은 1로 설정됩니다. |
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