org.tensorflow.op.quantization

Sınıflar

Kuantizasyondan arındırma <U, TNumber'ı genişletir > 'Giriş' tensörünü bir float veya bfloat16 Tensörüne dönüştürün.
Dequantize.Seçenekler Dequantize için isteğe bağlı özellikler
FakeQuantWithMinMaxArgs 'Girişler' tensörünü sahte nicemleyin, aynı türdeki 'çıkışlar' tensörüne float yazın.
FakeQuantWithMinMaxArgs.Options FakeQuantWithMinMaxArgs için isteğe bağlı özellikler
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient FakeQuantWithMinMaxArgs işlemi için degradeleri hesaplayın.
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient.Options FakeQuantWithMinMaxArgsGradient için isteğe bağlı özellikler
FakeQuantWithMinMaxVars Float tipindeki 'girişler' tensörünü global float skalerleri aracılığıyla sahte nicemleme

Float tipindeki 'giriş' tensörünü, global float skalerleri 'min' ve 'maks' aracılığıyla 'girdiler' ile aynı şekle sahip 'çıkışlar' tensörüne sahte olarak nicemleyin.

FakeQuantWithMinMaxVars.Options FakeQuantWithMinMaxVars için isteğe bağlı özellikler
FakeQuantWithMinMaxVarsGradient FakeQuantWithMinMaxVars işlemi için degradeleri hesaplayın.
FakeQuantWithMinMaxVarsGradient.Options FakeQuantWithMinMaxVarsGradient için isteğe bağlı özellikler
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel Float tipindeki 'girişler' tensörünü kanal başına float'lar aracılığıyla sahte nicemleme

Kanal başına kayan nokta türündeki "giriş" tensörünü ve kanal başına kayan noktalar aracılığıyla "[d]", "[b, d]" "[b, h, w, d]" şekillerinden birini sahte nicemleyin '[d]' şeklindeki min' ve 'max', 'girişler' ile aynı şekle sahip 'çıkışlar' tensörüne.

FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel.Options FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel için isteğe bağlı özellikler
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel işlemi için degradeleri hesaplayın.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient.Options FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient için isteğe bağlı özellikler
Niceleme <T TType'ı genişletir > Float tipindeki 'giriş' tensörünü 'T' tipindeki 'çıkış' tensörüne niceliklendirin.
Niceleme.Seçenekler Quantize için isteğe bağlı özellikler
QuantizeAndDequantize <T, TNumber'ı genişletir > Bir tensörü kuantize eder ve ardından dekuantize eder.
QuantizeAndDequantize.Options QuantizeAndDequantize için isteğe bağlı özellikler
QuantizeAndDequantizeV3 <T, TNumber'ı genişletir > Bir tensörü kuantize eder ve ardından dekuantize eder.
QuantizeAndDequantizeV3.Options QuantizeAndDequantizeV3 için isteğe bağlı özellikler
QuantizeAndDequantizeV4 <T, TNumber'ı genişletir > 'Kuantizasyon.QuantizeAndDequantizeV4'ün gradyanını döndürür.
QuantizeAndDequantizeV4.Options QuantizeAndDequantizeV4 için isteğe bağlı özellikler
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T, TNumber'ı genişletir > 'QuantizeAndDequantizeV4'ün gradyanını döndürür.
QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options QuantizeAndDequantizeV4Grad için isteğe bağlı özellikler
QuantizedConcat <T TType'ı genişletir > Nicelenmiş tensörleri bir boyut boyunca birleştirir.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends TNumber >
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize için isteğe bağlı özellikler
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W, TType'ı genişletir >
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize için isteğe bağlı özellikler
QuantizeDownAndShrinkRange <U, TType'ı genişletir > Nicelenmiş 'giriş' tensörünü kullanarak daha düşük hassasiyetli bir 'çıkışa' dönüştürün.

daha düşük bit derinliğinin kullanımını en üst düzeye çıkarmak ve çıkışın minimum ve maksimum aralıklarını buna göre ayarlamak için değerlerin gerçek dağıtımı.

Yeniden niceleme Aralığı Nicelenmiş bir tensörde mevcut olan gerçek değerleri kapsayan bir aralığı hesaplar.
Yeniden niceleme <U, TType'ı genişletir > Nicelenmiş 'giriş' tensörünü daha düşük hassasiyetli bir 'çıkışa' dönüştürür.