UniformQuantizedConvolution.Options

classe estática pública UniformQuantizedConvolution.Options

Atributos opcionais para UniformQuantizedConvolution

Métodos Públicos

UniformQuantizedConvolution.Options	batchGroupCount (Lot batchGroupCount)
UniformQuantizedConvolution.Options	dimensionNumbers (string dimensionNumbers)
UniformQuantizedConvolution.Options	explicitPadding (Lista<Long> explicitPadding)
UniformQuantizedConvolution.Options	featureGroupCount (recurso longoGroupCount)
UniformQuantizedConvolution.Options	lhsDilation (Lista<Long> lhsDilation)
UniformQuantizedConvolution.Options	lhsQuantizationAxis (lhsQuantizationAxis longo)
UniformQuantizedConvolution.Options	outputQuantizationAxis (saída longaQuantizationAxis)
UniformQuantizedConvolution.Options	rhsDilation (Lista<Long> rhsDilation)
UniformQuantizedConvolution.Options	rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)
UniformQuantizedConvolution.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

público UniformQuantizedConvolution.Options batchGroupCount (Longo batchGroupCount)

Parâmetros

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

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

Parâmetros

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

explícitoPadding

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

(Se usado,) Deve ser uma lista de tamanho `2 * (número de dimensões espaciais lhs)`, onde `(explicit_padding[2 * i], explicit_padding[2 * i + 1])` indica `(start_padding, end_padding) ` de `dimensões_espaciais[i]`.

public UniformQuantizedConvolution.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 UniformQuantizedConvolution.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.

público UniformQuantizedConvolution.Options lhsQuantizationAxis (lhsQuantizationAxis longo)

Parâmetros

lhsQuantizationAxis	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 `lhs`, apenas a quantização por tensor é suportada. Portanto, isso deve ser definido como -1. Outros valores gerarão erros na construção do OpKernel.

public UniformQuantizedConvolution.Options outputQuantizationAxis (saída longaQuantizationAxis)

Parâmetros

saídaQuantizationAxis	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 a `saída`, apenas a quantização por tensor ou a quantização por canal ao longo de `output_feature_dimension` é suportada. Portanto, deve ser definido como -1 ou `dimension_numbers.output_feature_dimension`. Outros valores gerarão erros na construção do OpKernel.

saídaQuantizationAxis

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 a `saída`, apenas a quantização por tensor ou a quantização por canal ao longo de `output_feature_dimension` é suportada. Portanto, deve ser definido como -1 ou `dimension_numbers.output_feature_dimension`. Outros valores gerarão erros na construção do OpKernel.

public UniformQuantizedConvolution.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 UniformQuantizedConvolution.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 `rhs`, apenas a quantização por tensor ou quantização por canal ao longo de `kernel_output_feature_dimension` é suportada. Portanto, 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 `rhs`, apenas a quantização por tensor ou quantização por canal ao longo de `kernel_output_feature_dimension` é suportada. Portanto, deve ser definido como -1 ou `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension`. Outros valores gerarão erros na construção do OpKernel.

public UniformQuantizedConvolution.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.