Lakukan perkalian matriks terkuantisasi `a` dengan matriks `b` dengan penjumlahan bias dan fusi relu.
Inputnya harus berupa matriks dua dimensi dan vektor bias 1D. Dan dimensi dalam `a` (setelah dialihkan jika `transpose_a` bukan nol) harus cocok dengan dimensi luar `b` (setelah dialihkan jika `transpose_b` bukan nol). Kemudian melakukan operasi penjumlahan siaran dengan nilai bias pada hasil perkalian matriks. Ukuran bias harus sesuai dengan dimensi dalam `b`. Kemudian lakukan aktivasi relu untuk mendapatkan hasil non-negatif.
Kelas Bersarang
| kelas | QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options | Atribut opsional untuk QuantizedMatMulWithBiasAndRelu | |
Konstanta
| Rangkaian | OP_NAME | Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow |
Metode Publik
| statis <V memperluas TType > QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | buat ( Lingkup lingkup, Operand <? extends TType > a, Operand <? extends TType > b, Operand < TFloat32 > bias, Operand < TFloat32 > minA, Operand < TFloat32 > maxA, Operand < TFloat32 > minB, Operand < TFloat32 > maxB , Kelas<V> Keluaran, Opsi... opsi) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi QuantizedMatMulWithBiasAndRelu baru. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options statis | masukanQuantMode (String masukanQuantMode) |
| Keluaran < TFloat32 > | maksimalOut () Nilai mengambang yang diwakili oleh nilai keluaran terkuantisasi tertinggi. |
| Keluaran < TFloat32 > | menit Keluar () Nilai mengambang yang diwakili oleh nilai keluaran terkuantisasi terendah. |
| Keluaran <V> | keluar () |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options statis | transposeA (Boolean transposeA) |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options statis | transposeB (Boolean transposeB) |
Metode Warisan
Konstanta
String akhir statis publik OP_NAME
Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow
Metode Publik
public static QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> buat ( Lingkup lingkup, Operan <? extends TType > a, Operand <? extends TType > b, Operand < TFloat32 > bias, Operand < TFloat32 > minA, Operand < TFloat32 > maxA, Operand < TFloat32 > minB , Operan < TFloat32 > maxB, Kelas<V> Toutput, Opsi... opsi)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi QuantizedMatMulWithBiasAndRelu baru.
Parameter
| cakupan | ruang lingkup saat ini |
|---|---|
| A | Matriks yang akan dikalikan. Harus berupa tensor dua dimensi dengan tipe `quint8`. |
| B | Matriks yang akan dikalikan harus berupa tensor dua dimensi bertipe `qint8`. |
| bias | Tensor bias 1D dengan ukuran yang cocok dengan dimensi dalam `b` (setelah dialihkan jika `transpose_b` bukan nol). |
| minA | Nilai mengambang yang diwakili oleh nilai `a` terkuantisasi terendah. |
| maksA | Nilai float yang diwakili oleh nilai `a` terkuantisasi tertinggi. |
| menitB | Nilai mengambang yang diwakili oleh nilai `b` terkuantisasi terendah. |
| maksB | Nilai float yang diwakili oleh nilai `b` terkuantisasi tertinggi. |
| pilihan | membawa nilai atribut opsional |
Kembali
- contoh baru QuantizedMatMulWithBiasAndRelu
public static QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options inputQuantMode (String inputQuantMode)
Parameter
| masukanQuantMode | Mode kuantisasi data masukan. MIN_FIRST(default) atau SCALED. |
|---|
Keluaran publik < TFloat32 > maxOut ()
Nilai mengambang yang diwakili oleh nilai keluaran terkuantisasi tertinggi.
Keluaran publik < TFloat32 > minOut ()
Nilai mengambang yang diwakili oleh nilai keluaran terkuantisasi terendah.
public static QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options transposeA (Boolean transposeA)
Parameter
| mengubah urutanA | Jika benar, `a` dialihkan sebelum perkalian. |
|---|
public static QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options transposeB (Boolean transposeB)
Parameter
| mengubah urutanB | Jika benar, `b` dialihkan sebelum perkalian. |
|---|