パブリック最終クラスFakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel 操作の勾配を計算します。
ネストされたクラス
| クラス | FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient.Options | FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradientのオプション属性 | |
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| 出力< TFloat32 > | backpropWrtMax () 逆伝播された勾配に関する |
| 出力< TFloat32 > | backpropWrtMin () 逆伝播された勾配に関する |
| 出力< TFloat32 > | backpropsWrtInput () 逆伝播された勾配に関する |
| 静的FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient | |
| 静的FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient.Options | ナローレンジ(ブール値のナローレンジ) |
| 静的FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient.Options | numBits (長い numBits) |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
定数値: "FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient"
パブリックメソッド
public出力< TFloat32 > backpropWrtMax ()
逆伝播された勾配、最大パラメータ、形状 `[d]`: `sum_per_d(gradients * (inputs > max))`。
public出力< TFloat32 > backpropWrtMin ()
最小パラメータに対する逆伝播勾配、形状 `[d]`: `sum_per_d(gradients * (inputs < min))`。
public Output < TFloat32 > backpropsWrtInput ()
逆伝播された勾配は入力に対して、`inputs` と同じ形状になります: `gradients * (inputs >= min && inputs <= max)`。
public static FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient create (スコープスコープ、オペランド< TFloat32 > 勾配、オペランド< TFloat32 > 入力、オペランド< TFloat32 > 最小、オペランド< TFloat32 > 最大、オプション...オプション)
新しい FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| グラデーション | FakeQuantWithMinMaxVars 操作を超える逆伝播された勾配は、`[d]`、`[b, d]`、`[b, h, w, d]` のいずれかを形成します。 |
| 入力 | FakeQuantWithMinMaxVars 操作への入力として渡される値。「gradients」と同じ形状です。 min、max: 量子化間隔、形状 `[d]` の浮動小数点。 |
| オプション | オプションの属性値を持ちます |
戻り値
- FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient の新しいインスタンス
public static FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient.OptionsNarrowRange (ブール値のnarrowRange )
パラメーター
| 狭い範囲 | 2^num_bits - 1 個の個別の値に量子化するかどうか。 |
|---|
public static FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient.Options numBits (Long numBits)
パラメーター
| numBits | 量子化のビット幅。 2 から 16 まで (両端の値を含む) |
|---|