Atributos opcionais para UniformQuantizedConvolutionHybrid
Métodos públicos
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | batchGroupCount (Long batchGroupCount) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | dimensionNumbers (String dimensionNumbers) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | explicitPadding (List<Long> explicitPadding) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | featureGroupCount (Long featureGroupCount) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | lhsDilation (List<Long> lhsDilation) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | rhsDilation (List<Long> rhsDilation) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | windowStrides (List<Long> windowStrides) |
Métodos Herdados
Métodos públicos
public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options batchGroupCount (Long batchGroupCount)
Parâmetros
batchGroupCount | O número de grupos de lotes. Usado para filtros agrupados. Deve ser um divisor de output_feature. |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options dimensionNumbers (String dimensionNumbers)
Parâmetros
números de dimensão | Estrutura das informações de dimensão para a operação de convolução. Deve ser uma string vazia (padrão) ou uma string serializada de tensorflow.UniformQuantizedConvolutionDimensionNumbersAttr proto. Se for string vazia, o padrão é `("NCHW", "OIHW", "NCHW")` (para uma convolução 2D). |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options explicitPadding (List<Long> explicitPadding)
Parâmetros
preenchimento explícito | 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 (explicit_padding[2 * i], explicit_padding[2 * i + 1]) indica space_dimensions[i] (start_padding, end_padding). |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options featureGroupCount (Long featureGroupCount)
Parâmetros
featureGroupCount | 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
lhs Dilatação | O fator de dilatação a ser aplicado 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
rhs Dilatação | 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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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)
Parâmetros
rhsQuantizationAxis | Indica o índice de dimensão do tensor onde a quantização por eixo é aplicada para as fatias ao longo dessa dimensão. Se definido como -1 (padrão), isso indica quantização por tensor. Para o `rhs`, apenas a quantização por tensor ou por canal ao longo do kernel_output_feature_dimension é suportada. Assim, este atributo deve ser definido como -1 ou `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension`. Outros valores aumentarão o erro na construção do OpKernel. |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options windowStrides (List<Long> windowStrides)
Parâmetros
windowStrides | O passo 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 uma lista vazia for fornecida, o passo para cada dimensão espacial é definido como 1. |
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Atributos opcionais para UniformQuantizedConvolutionHybrid
Métodos públicos
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | batchGroupCount (Long batchGroupCount) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | dimensionNumbers (String dimensionNumbers) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | explicitPadding (List<Long> explicitPadding) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | featureGroupCount (Long featureGroupCount) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | lhsDilation (List<Long> lhsDilation) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | rhsDilation (List<Long> rhsDilation) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | windowStrides (List<Long> windowStrides) |
Métodos Herdados
Métodos públicos
public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options batchGroupCount (Long batchGroupCount)
Parâmetros
batchGroupCount | O número de grupos de lotes. Usado para filtros agrupados. Deve ser um divisor de output_feature. |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options dimensionNumbers (String dimensionNumbers)
Parâmetros
números de dimensão | Estrutura das informações de dimensão para a operação de convolução. Deve ser uma string vazia (padrão) ou uma string serializada de tensorflow.UniformQuantizedConvolutionDimensionNumbersAttr proto. Se for string vazia, o padrão é `("NCHW", "OIHW", "NCHW")` (para uma convolução 2D). |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options explicitPadding (List<Long> explicitPadding)
Parâmetros
preenchimento explícito | 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 (explicit_padding[2 * i], explicit_padding[2 * i + 1]) indica space_dimensions[i] (start_padding, end_padding). |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options featureGroupCount (Long featureGroupCount)
Parâmetros
featureGroupCount | 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
lhs Dilatação | O fator de dilatação a ser aplicado 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
rhs Dilatação | 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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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)
Parâmetros
rhsQuantizationAxis | Indica o índice de dimensão do tensor onde a quantização por eixo é aplicada para as fatias ao longo dessa dimensão. Se definido como -1 (padrão), isso indica quantização por tensor. Para o `rhs`, apenas a quantização por tensor ou por canal ao longo do kernel_output_feature_dimension é suportada. Assim, este atributo deve ser definido como -1 ou `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension`. Outros valores aumentarão o erro na construção do OpKernel. |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options windowStrides (List<Long> windowStrides)
Parâmetros
windowStrides | O passo 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 uma lista vazia for fornecida, o passo para cada dimensão espacial é definido como 1. |
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