Atributos opcionales para UniformQuantizedConvolutionHybrid
Métodos públicos
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | BatchGroupCount (BatchGroupCount largo) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | dimensionNumbers (Dimensión de cadenaNumbers) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | explícitoPadding (Lista<Long> explícitoPadding) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | featureGroupCount (cuenta de grupo de características larga) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | lhsDilation (Lista<Long> lhsDilation) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | rhsDilation (Lista<Long> rhsDilation) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | rhsQuantizationAxis (rhsQuantizationAxis largo) |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | windowStrides (Lista<Largo> windowStrides) |
Métodos heredados
Métodos públicos
público UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options BatchGroupCount (Long BatchGroupCount)
Parámetros
loteGrupoRecuento | El número de grupos de lotes. Se utiliza para filtros agrupados. Debe ser un divisor de output_feature. |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options dimensionNumbers (String dimensionNumbers)
Parámetros
dimensiónNúmeros | Estructura de la información de dimensiones para la operación de convolución. Debe ser una cadena vacía (predeterminada) o una cadena serializada del proto tensorflow.UniformQuantizedConvolutionDimensionNumbersAttr. Si la cadena está vacía, el valor predeterminado es `("NCHW", "OIHW", "NCHW")` (para una convolución 2D). |
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público UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options explicitPadding (List<Long> explicitPadding)
Parámetros
explícitoRelleno | Si el atributo `padding` es `"EXPLICIT"`, debe establecerse como una lista que indique los rellenos explícitos al inicio y al final de cada dimensión espacial izquierda. De lo contrario, este atributo debe estar vacío. (Si se usa,) Debe ser una lista de tamaño 2 * (número de dimensiones espaciales izquierdas), donde (explicit_padding[2 * i], explicit_padding[2 * i + 1]) indica dimensiones_espaciales[i] (start_padding, end_padding). |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options featureGroupCount (Long featureGroupCount)
Parámetros
característicaGrupoRecuento | El número de grupos de características. Se utiliza para convoluciones agrupadas. Debe ser un divisor tanto de lhs_feature como de output_feature. |
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público UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options lhsDilation (List<Long> lhsDilation)
Parámetros
lhsDilatación | El factor de dilatación a aplicar en cada dimensión espacial de `lhs`. Debe ser una lista vacía (predeterminada) o una lista de tamaño (número de dimensiones espaciales izquierdas). Si la lista está vacía, la dilatación de cada dimensión espacial izquierda se establece en 1. |
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público UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options rhsDilation (List<Long> rhsDilation)
Parámetros
rhsDilatación | El factor de dilatación a aplicar en cada dimensión espacial de `rhs`. Debe ser una lista vacía (predeterminada) o una lista de tamaño (número de dimensiones espaciales derechas). Si la lista está vacía, la dilatación de cada dimensión espacial rhs se establece en 1. |
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público UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options rhsQuantizationAxis (Long rhsQuantizationAxis)
Parámetros
rhsCuantizaciónAxis | Indica el índice de dimensión del tensor donde se aplica la cuantificación por eje para los cortes a lo largo de esa dimensión. Si se establece en -1 (predeterminado), esto indica cuantización por tensor. Para `rhs`, solo se admite la cuantificación por tensor o por canal a lo largo de kernel_output_feature_dimension. Por lo tanto, este atributo debe establecerse en -1 o `dimension_numbers.kernel_output_feature_dimension`. Otros valores generarán errores en la construcción de OpKernel. |
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public UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options windowStrides (List<Long> windowStrides)
Parámetros
ventanazancadas | El paso de la ventana corredera para cada dimensión espacial de `lhs`. Debe ser una lista vacía (predeterminada) o una lista de tamaño (número de dimensiones espaciales). Si se proporciona una lista vacía, el paso para cada dimensión espacial se establece en 1. |
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