FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel

প্রতি-চ্যানেল ফ্লোটের মাধ্যমে ফ্লোটের টাইপের 'ইনপুট' টেনসরকে জাল-পরিমাণ করুন

প্রতি-চ্যানেল ফ্লোট টাইপের `ইনপুট` টেনসরের জাল-পরিমাণ করুন এবং আকারগুলির মধ্যে একটি: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` প্রতি-চ্যানেল ফ্লোটের মাধ্যমে ` আকৃতির min` এবং `সর্বোচ্চ` `[d]` থেকে `ইনপুট` এর মতো একই আকৃতির `আউটপুট` টেনসর।

গুণাবলী

  • `[মিনিট; max]` `ইনপুট` ডেটার জন্য ক্ল্যাম্পিং পরিসর সংজ্ঞায়িত করুন।
  • `ইনপুট` মানগুলি পরিমাপকরণ পরিসরে পরিমাপ করা হয় ( `[0; 2^num_bits - 1]` যখন `সংকীর্ণ_রেঞ্জ` মিথ্যা হয় এবং `[1; 2^num_bits - 1]` যখন এটি সত্য হয়) এবং তারপর ডি-কোয়ান্টাইজ করা হয় এবং আউটপুট ফ্লোট হিসাবে `[মিনিট; সর্বাধিক]' ব্যবধান।
  • `num_bits` হল পরিমাপের বিটউইথ; 2 এবং 16 এর মধ্যে, অন্তর্ভুক্ত।
কোয়ান্টাইজেশনের আগে, `মিনিট` এবং `সর্বোচ্চ` মান নিম্নলিখিত যুক্তির সাথে সমন্বয় করা হয়। এটি `মিনিট <= 0 <= সর্বোচ্চ` রাখার পরামর্শ দেওয়া হয়। যদি `0` মানের পরিসরে না থাকে, তাহলে আচরণটি অপ্রত্যাশিত হতে পারে:
  • যদি `0 < min < max`: `min_adj = 0` এবং `max_adj = max - min` হয়।
  • যদি `মিনিট < সর্বোচ্চ < 0`: `মিন_অ্যাডজ = মিনিট - সর্বোচ্চ` এবং `সর্বোচ্চ_এডিজ = 0`।
  • যদি `মিনিট <= 0 <= সর্বোচ্চ`: `স্কেল = (সর্বোচ্চ - মিনিট) / (2^সংখ্যা_বিট - 1) `, `মিন_এডিজে = স্কেল * রাউন্ড(মিনিট / স্কেল)` এবং `ম্যাক্স_এডিজে = সর্বোচ্চ + মিনিট_এডিজে - মিনিট `।
এই অপারেশনটির একটি গ্রেডিয়েন্ট রয়েছে এবং এইভাবে `মিনিট` এবং `সর্বোচ্চ` মান প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়।

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel.Options FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য

ধ্রুবক

স্ট্রিং OP_NAME এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট < TFloat32 >
আউটপুট হিসাবে ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্ট্যাটিক FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড < TFloat32 > ইনপুট, অপারেন্ড < TFloat32 > মিনিট, অপারেন্ড < TFloat32 > সর্বোচ্চ, বিকল্প... বিকল্প)
একটি নতুন FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
স্ট্যাটিক FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel.Options
সংকীর্ণ রেঞ্জ (বুলিয়ান সংকীর্ণ রেঞ্জ)
স্ট্যাটিক FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel.Options
numBits (দীর্ঘ numBits)
আউটপুট < TFloat32 >

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ধ্রুবক

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel"

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট < TFloat32 > asOutput ()

টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড < TFloat32 > ইনপুট, অপারেন্ড < TFloat32 > মিনিট, অপারেন্ড < TFloat32 > সর্বোচ্চ, বিকল্প... বিকল্প)

একটি নতুন FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
বিকল্প ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে
রিটার্নস
  • FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel-এর একটি নতুন উদাহরণ

পাবলিক স্ট্যাটিক FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel.Options narrowRange (বুলিয়ান সংকীর্ণ রেঞ্জ)

পাবলিক স্ট্যাটিক FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. অপশন সংখ্যাবিট (লং নমবিট)

সর্বজনীন আউটপুট < TFloat32 > আউটপুট ()