पूर्वाग्रह जोड़ और रिले के साथ मैट्रिक्स `बी` द्वारा `ए` का परिमाणित मैट्रिक्स गुणन करें और संलयन को पुन: परिमाणित करें।
इनपुट द्वि-आयामी मैट्रिक्स और 1डी बायस वेक्टर होने चाहिए। और `ए` का आंतरिक आयाम (ट्रांसपोज़ होने के बाद यदि `ट्रांसपोज़_ए` गैर-शून्य है) को `बी` के बाहरी आयाम से मेल खाना चाहिए (ट्रांसपोज़ होने के बाद यदि `ट्रांसपोज़्ड_बी` गैर-शून्य है)। फिर मैट्रिक्स गुणन परिणाम पर पूर्वाग्रह मानों के साथ ब्रॉडकास्ट ऐड ऑपरेशन करें। पूर्वाग्रह का आकार `बी` के आंतरिक आयाम से मेल खाना चाहिए। फिर गैर-नकारात्मक परिणाम प्राप्त करने के लिए Relu सक्रियण करें। फिर अंतिम uint8 परिणाम प्राप्त करने के लिए पुनः परिमाणीकरण ऑपरेशन करें।
नेस्टेड क्लासेस
कक्षा | quantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options | QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
स्थिर <W TType का विस्तार करता है > QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | बनाएँ ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? टीटाइप को बढ़ाता है > ए, ऑपरेंड <? टीटाइप को बढ़ाता है > बी, ऑपरेंड <? टीटाइप को बढ़ाता है > बायस, ऑपरेंड < TFloat32 > minA, ऑपरेंड < TFloat32 > maxA, ऑपरेंड < TFloat32 > minB, ऑपरेंड < TFloat32 > maxB, ऑपरेंड < TFloat32 > minFreezedOutput, ऑपरेंड < TFloat32 > maxFreezedOutput, क्लास<W> टाउटपुट, विकल्प... विकल्प) एक नए क्वांटाइज्डमैटमुलविथबीआसएंडरेलूएंडरेक्वांटाइज ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फैक्ट्री विधि। |
स्थैतिक क्वांटाइज़्डमैटमुलविथबियासएंडरेलुएंडरेक्वांटाइज़.ऑप्शंस | इनपुटक्वांटमोड (स्ट्रिंग इनपुटक्वांटमोड) |
आउटपुट < TFloat32 > | ज़्यादातर बाहर () वह फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है। |
आउटपुट < TFloat32 > | न्यूनतम () वह फ़्लोट मान जो सबसे कम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है। |
आउटपुट <डब्ल्यू> | बाहर () |
स्थैतिक क्वांटाइज़्डमैटमुलविथबियासएंडरेलुएंडरेक्वांटाइज़.ऑप्शंस | ट्रांसपोज़ए (बूलियन ट्रांसपोज़ए) |
स्थैतिक क्वांटाइज़्डमैटमुलविथबियासएंडरेलुएंडरेक्वांटाइज़.ऑप्शंस | ट्रांसपोज़बी (बूलियन ट्रांसपोज़बी) |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक quantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? विस्तारित TType > a, ऑपरेंड <? विस्तारित TType > b, ऑपरेंड <? विस्तारित TType > पूर्वाग्रह, ऑपरेंड < TFloat32 > minA, ऑपरेंड < TFloat32 > maxA, ऑपरेंड < TFloat32 > minB, ऑपरेंड < TFloat32 > maxB, ऑपरेंड < TFloat32 > minFreezedOutput, ऑपरेंड < TFloat32 > maxFreezedOutput, क्लास<W> टाउटपुट, विकल्प... विकल्प)
एक नए क्वांटाइज्डमैटमुलविथबीआसएंडरेलूएंडरेक्वांटाइज ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फैक्ट्री विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
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ए | गुणा किया जाने वाला एक मैट्रिक्स. `क्विंट8` प्रकार का द्वि-आयामी टेंसर होना चाहिए। |
बी | गुणा किया जाने वाला मैट्रिक्स `qint8` प्रकार का द्वि-आयामी टेंसर होना चाहिए। |
पक्षपात | एक 1डी बायस टेंसर जिसका आकार `बी` के आंतरिक आयाम से मेल खाता है (ट्रांसपोज़ होने के बाद यदि `ट्रांसपोज़्ड_बी` गैर-शून्य है)। |
मिना | वह फ़्लोट मान जो निम्नतम परिमाणित `a` मान दर्शाता है। |
मैक्सए | वह फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित `a` मान दर्शाता है। |
न्यूनतमबी | वह फ़्लोट मान जो निम्नतम परिमाणित `बी` मान दर्शाता है। |
मैक्सबी | वह फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित `बी` मान दर्शाता है। |
minFreezedOutput | फ़्लोट मान जो पुनः परिमाणीकरण के बाद उच्चतम परिमाणित आउटपुट मान है। |
विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक quantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options इनपुटक्वांटमोड (स्ट्रिंग इनपुटक्वांटमोड)
पैरामीटर
इनपुटक्वांटमोड | इनपुट डेटा परिमाणीकरण मोड. या तो MIN_FIRST(डिफ़ॉल्ट) या SCALED। |
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सार्वजनिक स्थैतिक quantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options transposeA (बूलियन transposeA)
पैरामीटर
ट्रांसपोज़ ए | यदि सत्य है, तो गुणन से पहले `a` स्थानांतरित किया जाता है। |
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सार्वजनिक स्थैतिक quantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options transposeB (बूलियन transposeB)
पैरामीटर
ट्रांसपोज़बी | यदि सत्य है, तो गुणन से पहले `बी` को स्थानांतरित किया जाता है। |
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