tensoreflusso:: ops:: QuantizzaEDequantizzaV2:: Attr
#include <array_ops.h>Setter di attributi facoltativi per QuantizeAndDequantizeV2 .
Riepilogo
Attributi pubblici | |
|---|---|
axis_ = -1 | int64 |
narrow_range_ = false | bool |
num_bits_ = 8 | int64 |
range_given_ = false | bool |
round_mode_ = "HALF_TO_EVEN" | StringPiece |
signed_input_ = true | bool |
Funzioni pubbliche | |
|---|---|
Axis (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs Se specificato, questo asse viene trattato come un canale o un asse di sezione e viene utilizzato un intervallo di quantizzazione separato per ciascun canale o sezione lungo questo asse. |
NarrowRange (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs Se Vero, il valore assoluto del valore minimo quantizzato è uguale al valore massimo quantizzato, anziché maggiore di 1. |
NumBits (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs La larghezza di bit della quantizzazione. |
RangeGiven (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs Se l'intervallo è dato o deve essere determinato dal tensore input . |
RoundMode (StringPiece x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs L'attributo 'round_mode' controlla quale algoritmo di arrotondamento viene utilizzato quando si arrotondano i valori float ai loro equivalenti quantizzati. |
SignedInput (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs Se la quantizzazione è con segno o senza segno. |
Attributi pubblici
asse_
int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::axis_ = -1
intervallo_ristretto_
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::narrow_range_ = false
num_bit_
int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::num_bits_ = 8
intervallo_dato_
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::range_given_ = false
round_mode_
StringPiece tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::round_mode_ = "HALF_TO_EVEN"
firmato_input_
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::signed_input_ = true
Funzioni pubbliche
Asse
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::Axis( int64 x )
Se specificato, questo asse viene trattato come un canale o un asse di sezione e viene utilizzato un intervallo di quantizzazione separato per ciascun canale o sezione lungo questo asse.
Il valore predefinito è -1
Raggio ristretto
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NarrowRange( bool x )
Se Vero, il valore assoluto del valore minimo quantizzato è uguale al valore massimo quantizzato, anziché maggiore di 1.
cioè per la quantizzazione a 8 bit, il valore minimo è -127 invece di -128.
Il valore predefinito è falso
NumBits
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NumBits( int64 x )
La larghezza di bit della quantizzazione.
Il valore predefinito è 8
Gamma data
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RangeGiven( bool x )
Se l'intervallo è dato o deve essere determinato dal tensore input .
Il valore predefinito è falso
Modalità rotonda
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RoundMode( StringPiece x )
L'attributo 'round_mode' controlla quale algoritmo di arrotondamento viene utilizzato quando si arrotondano i valori float ai loro equivalenti quantizzati.
Attualmente sono supportate le seguenti modalità di arrotondamento:
- HALF_TO_EVEN: questa è la modalità round_mode predefinita.
- HALF_UP: arrotonda al positivo. In questa modalità 7,5 arrotonda a 8 e -7,5 arrotonda a -7.
Il valore predefinito è "HALF_TO_EVEN"
SignedInput
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::SignedInput( bool x )
Se la quantizzazione è con segno o senza segno.
(in realtà questo parametro avrebbe dovuto essere signed_output )
Il valore predefinito è vero