Nicelenmiş 'çıkış' yapmak için nicelenmiş Tensör 'lhs' ve nicelenmiş Tensör 'rhs'nin nicelenmiş toplamasını gerçekleştirin.
Nicelenmiş "lhs" ve nicelenmiş "rhs" verildiğinde, nicelenmiş "çıktı" oluşturmak için "lhs" ve "rhs" üzerinde nicelenmiş ekleme işlemi gerçekleştirir.
'UniformQuantizedAdd' Numpy yayın kurallarına uyar. İki giriş dizisi şekli öğe bazında karşılaştırılır. Sondaki boyutlardan başlayarak, iki boyutun ya eşit olması ya da bunlardan birinin 1 olması gerekir.
'lhs' ve 'rhs' Tensör olarak nicelendirilmelidir; burada veri değeri aşağıdaki formül kullanılarak nicelenir:
quantized_data = clip(original_data / scale + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val)
'Lhs' ve 'output'un her ikisi de eksen başına nicelenmişse, niceleme ekseni eşleşmelidir. Ayrıca, eğer "rhs" ve "output"un her ikisi de eksen başına nicelenmişse, niceleme ekseni eşleşmelidir. Eşleştirme , yayına ilişkin ekleme sırasında eksenin eşleşmesi gerektiği anlamına gelir. yani, hem "lhs" hem de "rhs" işlenenleri için, eğer "işlenen.kuantizasyon_ekseni" >= 0 ve "çıkış.kuantizasyon_ekseni" >= 0 ise, "işlenen.dims" - "işlenen.kuantizasyon_ekseni", "çıkış.dims"e eşit olmalıdır ` - `çıkış.kuantizasyon_ekseni`.
İç İçe Sınıflar
sınıf | TekdüzenQuantizedEklemeSeçenekleri | UniformQuantizedAdd için isteğe bağlı özellikler |
Genel Yöntemler
Çıkış <T> | Çıkış olarak () Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
statik <T> TekdüzenQuantizedAdd <T> | create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> lhs, İşlenen <T> rhs, İşlenen <Float> lhsScales, İşlenen <Tamsayı> lhsZeroPoints, İşlenen <Float> rhsScales, İşlenen <Tamsayı> rhsZeroPoints, İşlenen <Float> çıktıScales, İşlenen <Tamsayı > çıktıSıfır Noktalar, Uzun lhsKuantizasyonMinVal, Uzun lhsKuantizasyonMaxVal, Uzun rhsKuantizasyonMinVal, Uzun rhsKuantizasyonMaxVal, Uzun çıkışKuantizasyonMinVal, Uzun çıkışKuantizasyonMaxVal, Seçenekler... seçenekler) Yeni bir ÜniformaQuantizedAdd işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi. |
statik ÜniformaQuantizedAdd.Options | lhsQuantizationAxis (Uzun lhsQuantizationAxis) |
Çıkış <T> | çıktı () Çıkış kuantize edilmiş tensör. |
statik ÜniformaQuantizedAdd.Options | çıktı Kuantizasyon Ekseni (Uzun çıktı Kuantizasyon Ekseni) |
statik ÜniformaQuantizedAdd.Options | rhsKuantizasyon Ekseni (Uzun rhsKuantizasyon Ekseni) |
Kalıtsal Yöntemler
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static ÜniformaQuantizedAdd <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> lhs, İşlenen <T> rhs, İşlenen <Float> lhsScales, İşlenen <Tamsayı> lhsZeroPoints, İşlenen <Float> rhsScales, İşlenen <Tamsayı> rhsZeroPoints, İşlenen <Float > OutputScales, İşlenen <Tamsayı> çıktıSıfır Noktaları, Uzun lhsQuantizationMinVal, Long lhsQuantizationMaxVal, Long rhsQuantizationMinVal, Long rhsQuantizationMaxVal, Uzun çıktıQuantizationMinVal, Uzun çıktıQuantizationMaxVal, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir ÜniformaQuantizedAdd işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|---|
eh | Kuantize edilmiş bir tensör olmalı. |
rhs | Kuantize edilmiş bir tensör olmalı. |
lhsTeraziler | 'Lhs'nin temsil ettiği orijinal verileri nicelerken ölçek faktörleri olarak kullanılan kayan değer/değerler. |
lhsSıfırPuan | 'Lhs'nin temsil ettiği orijinal veriler nicelenirken sıfır noktaları olarak kullanılan int32 değer(ler)i. 'lhs_scales' ile aynı şekle sahip olmalıdır. |
rhsTeraziler | 'Rhs'nin temsil ettiği orijinal verileri nicelerken ölçek faktörleri olarak kullanılan kayan değer/değerler. |
rhsSıfırPuan | "Rhs"nin temsil ettiği orijinal veriler nicelenirken sıfır noktaları olarak kullanılan int32 değer(ler)i. 'rhs_scales' ile aynı şekle sahip olmalıdır. |
çıktıÖlçekleri | "Çıktı"nın temsil ettiği orijinal verileri nicelerken ölçek faktörleri olarak kullanılacak değişken değer(ler). |
çıktıSıfır Noktaları | Çıkışın temsil ettiği orijinal veriler nicelenirken sıfır noktaları olarak kullanılan int32 değer(ler)i. "output_scales" ile aynı şekle sahip olmalıdır. |
lhsKuantizasyonMinVal | 'Lhs'de saklanan nicelenmiş verilerin minimum değeri. Örneğin, "Tin", "qint8" ise, dar aralıkla nicelenmişse bu -127'ye, değilse -128'e ayarlanmalıdır. |
lhsQuantizationMaxVal | 'Lhs'de saklanan nicelenmiş verilerin maksimum değeri. Örneğin, 'Tin', 'qint8' ise bu, 127 olarak ayarlanmalıdır. |
rhsKuantizasyonMinVal | 'Rhs'de saklanan nicelenmiş verilerin minimum değeri. Örneğin, "Tin", "qint8" ise, dar aralıkla nicelenmişse bu -127'ye, değilse -128'e ayarlanmalıdır. |
rhsQuantizationMaxVal | 'Rhs'de saklanan nicelenmiş verilerin maksimum değeri. Örneğin, 'Tin', 'qint8' ise bu, 127 olarak ayarlanmalıdır. |
çıktıKuantizasyonMinVal | 'Çıktı'da depolanan nicelenmiş verilerin minimum değeri. Örneğin, eğer 'Tout' 'qint8' ise, dar aralıkla nicelenmişse bu -127'ye, değilse -128'e ayarlanmalıdır. |
çıktıKuantizasyonMaxVal | 'Çıktı'da depolanan nicelenmiş verilerin maksimum değeri. Örneğin, 'Tout', 'qint8' ise bu, 127 olarak ayarlanmalıdır. |
seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İade
- yeni bir ÜniformaQuantizedAdd örneği
public static ÜniformaQuantizedAdd.Options lhsQuantizationAxis (Uzun lhsQuantizationAxis)
Parametreler
lhsKuantizasyon Ekseni | Bu boyut boyunca dilimler için eksen başına nicelemenin uygulandığı tensörün boyut indeksini belirtir. -1 (varsayılan) olarak ayarlanırsa bu, tensör başına nicemlemeyi gösterir. 'Lhs' için yalnızca tensör başına nicemleme desteklenir. Bu nedenle -1 olarak ayarlanması gerekir. Diğer değerler OpKernel yapımında hataya neden olacaktır. |
---|
public static ÜniformaQuantizedAdd.Options çıktıQuantizationAxis (Uzun çıktıQuantizationAxis)
Parametreler
çıktıKuantizasyon Ekseni | Bu boyut boyunca dilimler için eksen başına nicelemenin uygulandığı tensörün boyut indeksini belirtir. -1 (varsayılan) olarak ayarlanırsa bu, tensör başına nicemlemeyi gösterir. "Çıkış" için, "output_feature_dimension" boyunca yalnızca tensör başına niceleme veya kanal başına niceleme desteklenir. Dolayısıyla bunun -1 veya "dimension_numbers.output_feature_dimension" olarak ayarlanması gerekir. Diğer değerler OpKernel yapımında hataya neden olacaktır. |
---|
public static ÜniformaQuantizedAdd.Options rhsQuantizationAxis (Uzun rhsQuantizationAxis)
Parametreler
rhsKuantizasyon Ekseni | Bu boyut boyunca dilimler için eksen başına nicelemenin uygulandığı tensörün boyut indeksini belirtir. -1 (varsayılan) olarak ayarlanırsa bu, tensör başına nicemlemeyi gösterir. "Rhs" için, "kernel_output_feature_dimension" boyunca yalnızca tensör başına niceleme veya kanal başına niceleme desteklenir. Dolayısıyla bunun -1 veya `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension` olarak ayarlanması gerekir. Diğer değerler OpKernel yapımında hataya neden olacaktır. |
---|