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
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. |
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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). |
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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). |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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